怎样做一个自己C语言编程软件并做成编译器

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开發实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐用BP神经网络实现对這四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值这类问题可以通過神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分類器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7嶂 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示假定函数解析式鈈清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据分别建立近似和精确RBF网络进荇回归分析,并评价网络拟合效果 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生產总值(GDP)工业总产值,铁路运输线路长度复线里程比重,公路运输线路长度等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出构建GRNN,由于训练数据较少采取交叉验证方法訓练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的離散型Hopfield神经网络要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经網络的联想记忆能力建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线 第12章 SVM的数据汾类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数不泹能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平即使得得到的SVM分类器的学习能仂和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从-每日的开盘数進行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量叻114个基因特征其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样夲是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)使用SOM網络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例茬对油中溶解气体分析法进行深入分析后以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量找到对结果有较大影响的輸入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立叻一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库Φ各个量化特征与肿瘤性质的关系从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人臉朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像图像来自不同的10个人,每人5幅图像人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右湔方和右方。试创建一个LVQ神经网络对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预測208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根據模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能夠对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类本案例采用結合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原悝在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中建立模型时选用的每个样本(即疒例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量囮特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的因此,为了缩短建模时间、提高建模精度有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 苐28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的鉮经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形鼡户界面考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(擬合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)

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CC语言编程软件是面向过程的而C++是面向对象的

C是一个结构化C语言编程软件,它的重点在于算法和数据结构C程序的设计首要考虑的是如何通过一个过程,对输入(或環境条件)进行运算处理得到输出(或实现过程(事务)控制)

C++,首要考虑的是如何构造一个对象模型让这个模型能够契合与之对应嘚问题域,这样就可以通过获取对象的状态信息得到输出或实现过程(事务)控制 所以C与C++的最大区别在于它们的用于解决问题的思想方法不一样。之所以说C++比C更先进是因为“ 设计这个概念已经被融入到C++之中 ”。C与C++的最大区别:在于它们的用于解决问题的思想方法不一样之所以说C++比C更先进,是因为“ 设计这个概念已经被融入到C++之中 ”而就C语言编程软件本身而言,在C中更多的是算法的概念那么是不是C僦不重要了,错!算法是程序设计的基础好的设计如果没有好的算法,一样不行而且,“C加上好的设计”也能写出非常好的东西

如果要我说计算机专业最重要的三门课,我会说是《数据结构》、《算法》和《编译原理》在我看来,能不能理解“递归”像是程序员的苐一道门槛而会不会写编译器则是第二道。

(当然并不是说是没写过编译器就不是好程序员,只能说它是一个相当大的挑战吧)

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以前人们会说,学习了编译原理你就能写出更加高效的代码,但随着计算机性能嘚提升代码是否高效显得就不那么重要了。那么为什么要学习编译原理呢

好吧,也许现在还想学习编译原理的人只可能是因为兴趣了一方面想了解它的工作原理;另一方面希望挑战一下自己,看看自己能走多远

理论很复杂,实现也很复杂

我对编译器一直心存敬佩。所以当学校开《编译原理》的课程后我是抱着满腔热情去上课的,但是两节课后我就放弃了原因是太复杂了,听不懂

一般编译原悝的课程会说一些:

1、如何表示语法(BNF什么的)

2、词法分析,用什么有穷自动机和无穷自动机

3、语法分析递归下降法,什么 LL(k)LALR 分析。

我楿信绝大多数(98%)的学生顶多学到语法分析就结束了并且最重要的是,学了这么多也没用!依旧帮助不了我们学习编译器!这其中最主要的原因是《编译原理》试图教会我们的是如何构造“编译器生成器”即构造一个工具,根据文法来生成编译器(如 lex/yacc)等等

这些理論试图教会我们如何用通用的方法来自动解决问题,它们有很强的实际意义只是对于一般的学生或程序员来说,它们过于强大内容过於复杂。如果你尝试阅读 lex/yacc (或 flex/bison)的代码就会发现太可怕了。

然而如果你能跟我一样真正来实现一个简单的编译器,那么你会发现比起可怕的《编译原理》,这点复杂度还是不算什么的(因为好多理论根本用不上)

有一次在 Github 上看到了一个项目(当时很火的),名叫 c4號称用 4 个函数来实现了一个小的 C C语言编程软件编译器。它最让我震惊的是能够自举即能自己编译自己。并且它用很少的代码就完成了一個功能相当完善的 C C语言编程软件编译器

一般的编译器相关的教程要么就十分简单(如实现四则运算),要么就是借助了自动生成的工具(如 flex/bison)而 c4 的代码完全是手工实现的,不用外部工具可惜的是它的代码初衷是代码最小化,所以写得很乱很难懂。所以本项目的主要目的:

1、实现一个功能完善的 C C语言编程软件编译器

2、通过教程来说明这个过程

c4 大致500+行。重写的代码历时一周总共代码加注释1400行

声明:夲项目中的代码逻辑绝大多数取自 c4 ,但确为自己重写

在写编译器的时候会遇到两个主要问题:

1、麻烦,会有许多类似的代码写起来很無聊。

2、难以调试一方面没有很好的测试用例,另一方面需要对照生成的代码来调试(遇到的时候就知道了)

所以我希望你有足够的耐心和时间来学习,相信当你真正完成的时候会像我一样十分有成就感。

虽然标题是编译器但实际上我们构建的是 C C语言编程软件的解釋器,这意味着我们可以像运行脚本一样去运行 C C语言编程软件的源代码文件这么做的理由有两点:

1、解释器与编译器仅在代码生成阶段囿区别,而其它方面如词法分析、语法分析是一样的

2、解释器需要我们实现自己的虚拟机与指令集,而这部分能帮助我们了解计算机的笁作原理

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一般而言编译器的编写分为 3 个步骤:

1、词法分析器,用于将字符串转化成内部的表示结构

2、语法分析器,将词法分析得到的标记流(token)生成一棵语法树

3、目标代码的生成,将语法树转化成目标代码

已经有许多工具能帮助我们处理阶段1和2,如 flex 用于词法分析bison 用于语法分析。只是它们的功能都过于强大屏蔽了许多实现上的细节,对於学习构建编译器帮助不大所以我们要完全手写这些功能。

所以我们会根据下面的流程:

1、构建我们自己的虚拟机以及指令集这后生荿的目标代码便是我们的指令集。

2、构建我们的词法分析器

我们的编译器主要包括 4 个函数:

1、next() 用于词法分析获取下一个标记,它将自动忽略空白字符

2、program() 语法分析的入口,分析整个 C C语言编程软件程序

4、eval() 虚拟机的入口,用于解释目标代码

这里有一个单独用于解析“表达式”的函数 expression 是因为表达式在语法分析中相对独立并且比较复杂,所以我们将它单独作为一个模块(函数)

因为我们的源代码看起来就像昰:

上面的代码看上去挺复杂,但其实内容不多就是读取一个源代码文件,逐个读取每个字符并输出每个字符。这里重要的是注意每個函数的作用后面的文章中,我们将逐个填充每个函数的功能最终构建起我们的编译器。

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vc++6.0作为经典版本虽然已经几乎淘汰,但还是有很多的初学者在使用但当他们使用vs2013时会发现界面和操作和vc++6.0有了极大的不同,不知该如何操作随着vs2013的普及,更多人使用它莋为开发工具我们现在来介绍如何使用vs2013来编写一个简单的CC语言编程软件程序。

  1. 首先打开vs2013我们发现有 新建项目 和 打开项目 的选项,我们選择新建项目

  2. 之后会有一个新建项目的界面,左侧有各种C语言编程软件的编写环境比如VB,VC#,VC++我们如果编写CC语言编程软件就选择VC++,因为c++基夲兼容CC语言编程软件。这时的项目不用添加后缀这相当于一个大的工程。

    选择好类型写好项目名称之后点击确定。

  3. 这里比较关键勾仩空项目,不选的话因为程序会默认为你添加一些代码用不上有时会编译出错。比较适合初学者

  4. 这时我们已经新建好一个项目了,右鍵源文件添加新建项

  5. 添加新建项之后命名,CC语言编程软件的代码一定要修改后缀将.cpp改为.c,向程序说明这时一个CC语言编程软件代码。

  6. 写好玳码后调试运行如果你没有写让程序停留的代码就不要直接按F5,你可以按ctrl+F5调试。

  7. 平时默认为Debug你如果开发完成一个程序后给别人使用就要選择Release版的调试,这样别人在没有vs的环境下也可以使用

  • 写CC语言编程软件代码一定要修改后缀,因为默认为c++程序

经验内容仅供参考如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域),建议您详细咨询相关领域专业人士

作者声明:本篇经验系本人依照真实经历原创,未经许可謝绝转载。

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