这件事在我的脑海里已经有一段时间了。我对递归下降解析器很感兴趣，并且想知道如何实现它。我想要的是一个简单的解析器，它可以理解简单的算术，例如“5+5”或“(5+5)*3”。我认为第一步是编写一个“tokenizer”，它将整个输入字符串分解为许多子字符串。这部分我已经完成(我什至不得不询问它here。如果你不想的话，你不必点击链接，因为我也在此处发布相关代码。)我的这个标记器，我最终得到一个string或标记的vector。现在，困难的部分:我想解析这些标记。我已阅读Wikipediaarticleonrecursivedescentparsers.我确实了解整体概念，但与往常一样，实

《现代编译器设计》这本书是一本关于编译器的好书。在它的源代码中让我烦恼的是AST或抽象语法树。假设我们要编写一个带括号的表达式解析器，它解析如下内容:((2+3)*4)*2!这本书说我们有一个像这样的AST:((2+3)*4)*2/|\(2+3)*4*2/|\(2+3)*4/|\2+3那么我应该在内存中保存一棵树还是只使用递归调用？注意:如果我不将其存储在内存中，如何将其转换为机器码？解析器代码:intparse(Expression&expr){if(token.class=='D'){expr.type='D';expr.value=token.val-'0';get_next_t

简述我正在开发一个游戏(梦想)，我的后端堆栈是带有Knex的Node.js和PostgreSQL(9.6)。我在这里保存所有玩家数据，我需要经常请求它。其中一个请求需要进行10次简单的选择来提取数据，这就是问题开始的地方:如果服务器同时只服务1个请求，这些查询非常快(~1毫秒)。但是如果服务器并行处理许多请求(100-400)，查询执行时间会急剧下降(每个查询可能长达几秒)详情为了更客观，我将描述服务器的请求目标，选择查询以及我收到的结果。关于系统我在DigitalOcean4cpu/8gbdroplet和Postgres上在同一个conf上运行Node代码(2个不同的droplets

在coursera机器学习类(class)中https://share.coursera.org/wiki/index.php/ML:Linear_Regression_with_Multiple_Variables#Gradient_Descent_for_Multiple_Variables，它说梯度下降应该收敛。我正在使用来自scikitlearn的线性回归。它不提供梯度下降信息。我在stackoverflow上看到了很多关于使用梯度下降实现线性回归的问题。我们如何在现实世界中使用来自scikit-learn的线性回归？或者为什么scikit-learn在线性回归输出中不提供梯度

我想在appengine上测试python27，所以我已经从python25迁移了我的应用程序。每个请求的性能都降低了2倍以上!然后我又回到了python25，性能又和以前一样了。这是一张图片:(毫秒/请求)(cgi处理程序python27，然后是python25)我的应用使用Werkzeug,Jinja2,并且memcache被大量使用。什么原因会导致性能如此急剧下降？还是仅仅因为appengine上的python2.7还处于测试阶段？关于申请的一些细节:这是一个非常简单的网上商店。有一些带有pdf生成的延迟任务，但是这些不会对整体图表产生太大影响，因为首页获得最多的点击量。几乎所有

每个JavaObject有方法wait()和notify()(和其他变体)。我从来没有使用过这些，我怀疑很多其他人没有。为什么这些如此重要以至于每个对象都必须拥有它们，并且拥有它们是否会影响性能(可能某些状态存储在它们中)？EDIT强调问题。如果我有List有100,000个元素，然后每个Double具有这些方法，因为它是从Object扩展而来的.但似乎不太可能所有这些都必须了解管理List的线程。.编辑优秀而有用的答案。@Jon有一篇非常好的博客文章，它具体化了我的直觉。我也完全同意@Bob_Cross的观点，即您应该在担心之前显示性能问题。(同样是成功语言的第n条法则，如果它受到性

我刚刚遇到了一个奇怪的效果，在跟踪它时，我注意到收集内部嵌套类与静态嵌套类似乎存在很大的性能差异。考虑这个代码片段:publicclassTest{privateclassPointer{longdata;Pointernext;}privatePointerfirst;publicstaticvoidmain(String[]args){Testt=null;for(inti=0;i所以代码所做的是使用内部类创建一个链表。该过程重复500次(出于测试目的)，丢弃上次运行中使用的对象(这些对象会受到GC)。当以严格的内存限制(如100MB)运行时，此代码在我的机器上执行大约需要20分钟

我将1个实例(2个vCPU，2GBRAM，负载~4kreq/sec)切换到Java9(来自最新的Java8)。有一段时间，一切都很好，CPU使用率和以前一样。但是，大约6小时后，CPU消耗无缘无故地增加了4%(从21%到25%)。我没有流量高峰，没有内存消耗增加，没有指标变化(我在代码中的每个方法都有计数器)。什么都没有。我让这个实例保持原样大约12小时，希望它会恢复原状。但什么都没有改变。它刚刚开始消耗更多的CPU。top命令显示该实例的CPU峰值比Java服务器进程的通常情况要多。我最近读到G1不适合高吞吐量。所以我得出一个结论，原因可能在G1。我重新启动了实例:java-XX:+

我正在使用Java8流来迭代带有子列表的列表。外部列表大小在100到1000之间变化(不同的测试运行)，内部列表大小始终为5。有2次基准运行显示出意外的性能偏差。packagebenchmark;importorg.openjdk.jmh.annotations.*;importorg.openjdk.jmh.infra.Blackhole;importjava.io.IOException;importjava.util.concurrent.ThreadLocalRandom;importjava.util.*;importjava.util.function.*;importja

我们正在使用spring4、嵌入式jetty9和jersey开发服务器。最近，我们迁移到Jersey2.13，我们注意到性能下降。我使用YourKit进行了一些调查。我看到jersey在反射中使用了大量的CPU。此外，Yourkit快照中有许多NoSuchMethodExceptions和ClassNotFoundExceptions。是否有任何Jersey配置或最佳实践来避免此问题或优化Jersey？或者这可能是Jersey2中的一个已知问题？这里有两张来自YourKit的屏幕截图，显示了排除套接字读取(java.net.SocketInputStream.socketRead0)后