词法分析器DFA导致“代码太大”错误我正在尝试使用ANTLR3解析Java服务器页面。Java对单个方法的字节码有64k的限制，我在编译ANTLR生成的Java源代码时一直遇到“codetoolarge”的错误。在某些情况下，我已经能够通过破坏我的词法分析器来修复它。例如，JSP使用XML“名称”标记，它可以包含多种字符。我决定在我的“名称”token中只接受ASCII字符，这极大地简化了一些测试，词法分析器允许它编译。然而，我已经到了无法再偷工减料的地步，但DFA仍然太复杂。我该怎么办？是否存在导致复杂DFA的常见错误？有没有办法抑制DFA的生成，也许是依靠语义谓词或固定前瞻来帮助预
Java中double值的乘法运算符保证的精度是多少？例如，2.2*100是220.00000000000003，但220是双数。220.00000000000003是220之后的下一个双数。 最佳答案 乘法工作正常，但2.2不能精确表示为double。最接近的double是:2.199999999999999733(0x4001999999999999)2.200000000000000177(0x400199999999999a)某些软件会将后一个值打印为2.2，但这并不意味着它是准确的。这只是意味着它被视为“足够接近”。
我在使用从http://sourceforge.net/projects/joda-time/files/joda-time/2.2/下载的Jodatimejar时遇到问题.当我使用以下代码片段时，我可以获得结果staticvoidtimeDifferencewithJoda(){StringdateStart="01/14/201209:29:58";StringdateStop="01/15/201210:31:48";SimpleDateFormatformat=newSimpleDateFormat("MM/dd/yyyyHH:mm:ss");Dated1=null;Dated
我参与了一个项目，除其他外，该项目必须控制各种实验室仪器(机器人、阅读器等...)大多数这些仪器都是通过基于DCOM的驱动程序、串行端口或通过启动具有各种参数的专有程序来控制的。这些程序或驱动程序中的一些包含模拟模式，一些则不包含。显然，我的开发计算机无法连接到所有仪器，虽然我可以为驱动程序包含模拟模式的仪器启动虚拟机，但如果没有实际仪器，有些东西无法测试。现在，我自己的代码主要不是关于仪器上的实际操作，而是关于开始操作，确保一切正常，并在它们之间进行同步。它是用Java编写的，使用各种库与仪器及其驱动程序进行交互。我想为各种仪器控制模块编写单元测试。然而，因为仪器可能会以多种方式失败
我需要测试一个实例是否完全属于给定类型。但是，如果针对父类(superclass)型测试子类型(情况3)，instanceof似乎也会返回true。我以前从来不知道这一点，我很惊讶。我在这里做错了什么吗？如何准确测试给定类型？//..classDataSourceEmailAttachmentextendsEmailAttachment//...EmailAttachmentemailAttachment=newEmailAttachment();DataSourceEmailAttachmentemailAttachmentDS=newDataSourceEmailAttachmen
我想在我的网络中配置一台机器来接受来自特定机器的所有调用而无需身份验证。为此，我计划使用客户端计算机的IP地址作为所需的信任因素，以允许未经检查的身份验证。我担心的是，是否可以在javaservlet中准确确定客户端的IP地址？是否有可能我在servlet中获得的IP可以通过某种黑客机制进行更改，以使我的服务器相信它是受信任的IP？例如，如果我的服务器计算机配置为信任192.168.0.1，那么192.168.0.1以外的其他客户端是否可能伪装成192.168.0.1并欺骗我的身份验证机制？ 最佳答案 您可以使用HttpServle
我有一些用R语言开发的分类模型，具有glm、rpart等函数。从Java调用这些模型的计算效率最高的方法是什么？我看过JRI，但看起来有很多基于文本的R调用。有没有办法以低开销从Java使用这些模型？ 最佳答案 JPMML现在有一个功能测试模块，专门处理使用R/Rattle开发的评分PMML模型:https://github.com/jpmml/jpmml/tree/master/pmml-rattleJPMML应该能够毫无问题地对决策树(即rpart()函数)和神经网络(即nnet()函数)进行评分。即将支持广义回归模型(即glm
我计划使用LibSVM来预测网络应用程序中的用户真实性。(1)收集有关特定用户行为的数据(例如登录时间、IP地址、国家等)(2)使用CollectedData训练一个SVM(3)使用实时数据比较并生成真实性级别的输出有人能告诉我如何使用LibSVM做这样的事情吗？Weka可以帮助解决这些类型的问题吗？ 最佳答案 您提到的三个步骤是解决方案的概要。更详细一些:确保您获得大量标记数据，即带有真实/非真实注释的行为日志。(如果没有标记数据，您将进入相当先进的半监督学习领域，或者必须考虑其他解决方案。)根据您认为可以很好地预测真实性的数据设
本篇介绍时间序列的定义、任务、构成以及预测方法，主要是基本概念的介绍和理解。时间序列定义时间序列，通俗的字面含义为一系列历史时间的序列集合。比如2013年到2022年我国全国总人口数依次记录下来，就构成了一个序列长度为10的时间序列。专业领域里，时间序列定义为一个随机过程，是按时间顺序排列的一组随机变量的序列集，记为。并用或者表示该随机序列的N有序观测值。这里有两个概念，随机变量和观测值。随机变量：用大写字母表示，我们认为每个时间点的变量都符合一定的分布特性，变量值从分布中随机得到。观测值：用小写字母表示，是随机变量的实现，也就是我们现实世界看到的数值。结合上图理解随机变量和观测值的关系。我们
我正在尝试在运行时推理泛型。有几个很棒的库可以做到这一点(例如gentyref、ClassMate和Guava)。然而，它们的用法有点让我难以理解。具体来说，我想提取一个与子类上下文中的特定字段匹配的表达式。这是一个使用gentyref的例子:importcom.googlecode.gentyref.GenericTypeReflector;importjava.lang.reflect.Field;importjava.lang.reflect.Type;publicclassExtractArguments{publicstaticclassThing{publicTthing;
