首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何绘制语言A={w |w的每个偶数位置都有符号0}的可测性分析?

可测性分析是用来确定一个语言是否是可测的(也称为正则的)的一种方法。对于语言A={w |w的每个偶数位置都有符号0},我们可以通过以下步骤进行可测性分析:

  1. 首先,我们需要定义一个有穷自动机(Finite Automaton,FA),用于识别语言A。FA是一种抽象的计算模型,它包含一组状态和状态之间的转换规则。
  2. 然后,我们需要确定FA的状态集合。对于语言A,我们可以定义三个状态:起始状态(S)、接受状态(A)和拒绝状态(R)。
  3. 接下来,我们需要确定FA的转换规则。对于语言A,我们可以定义以下转换规则:
    • 在起始状态S,如果输入符号是0,则转移到状态A;如果输入符号是1,则转移到状态R。
    • 在状态A,如果输入符号是0,则保持在状态A;如果输入符号是1,则转移到状态R。
    • 在状态R,无论输入符号是什么,都保持在状态R。
  • 最后,我们需要确定FA的接受状态。对于语言A,我们可以将状态A作为接受状态。

绘制FA的过程可以使用状态转换图来表示。图中的节点表示状态,边表示状态之间的转换规则。在这种情况下,我们可以绘制一个包含三个节点(S、A、R)和三条边的状态转换图。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云无服务器云函数(Serverless Cloud Function):https://cloud.tencent.com/product/scf
  • 腾讯云人工智能(AI)服务:https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网(IoT)平台:https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
  • 腾讯云数据库(TencentDB):https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云区块链服务(Tencent Blockchain):https://cloud.tencent.com/product/tbc

请注意,以上链接仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

识别形式语言能力不足,不完美的Transformer要克服自注意力理论缺陷

因此,对于接收(即判定某个字符串是否属于某个特定语言)只取决于单个输入符号语言,transformer 可能会以很高准确度接受或拒绝字符串。...其次,因为注意力总和必须为 1,如果 是奇数,那么偶数和奇数位置将获得不同注意力权重,因此奇数位置减去偶数位置技巧将不起作用。相反,我们想要计算 I[ = ](如下图 1)。...根据学习每个位置词嵌入常见做法(Gehring 等人,2017 年),他们使用位置编码来测试一个词是否在第 1 个位置 : 第一层 FFNN 计算一个新组件(5)来测试是否 i = 1 以及 w_...第二个自注意力层只有一个单一 head,这使得 CLS 关注于位置 1. 第二层 FFNN 什么都不做(W^F,2,1 = b^F,2,1 = W^F,2,2 = b^F,2,2 = 0)。...这些构造对长度从 [1, 1000] 采样字符串实现了完美的准确。 然而,在下图 2 中,红色曲线(「没有做层归一化」)表明,随着字符串变长,交叉熵接近每个字符串 1 比特最坏可能值。

66920

生成艺术之缓动奥秘-小白也能看懂系列

我们来看下使用面向对象编程方式如何绘制。...(); } } } 原理解释: 1)每个 SpringBox 内部都有个children属性,用来存储递归绘制子 box 2)递归终止条件是什么?...注意到 SpringBox构造函数最后一个参数便是递归次数(dc),或者深度,每次递归构造SpringBox时候,深度都会加1 3)根据递归次数,如果dc % 2 == 0,也就是递归次数是偶数次...我们就拿位置距离 1)第一种方式很常见,定义一个速度,在每帧绘制时候,位置+速度得到新位置 2)第二种方式也是一个很常见缓动模式,current += (target - current) *...想了解完整信息,可以戳这里: 递归方块缓动变化完整源码和注释[3] ---- 小菜与老鸟后期会不定期更新一些 Processing 绘制代码思路分析,欢迎关注不迷路。

1.3K20
  • UWP 手绘视频创作工具技术分享系列 - SVG 解析和绘制

    首先我们来看一下 SVG 文件结构和组成 SVG (Scalable Vector Graphics) 是一种缩放矢量图形,使用 XML 格式来定义,是一种 W3C 标准,图像在放大或改变尺寸情况下其图形质量不会有所损失...图形元素 , , , , , ,   这些标签相信大家都不陌生,几乎每种界面语言都有类似的标记...,线条,变换等,因为 SVG 是 W3C 标准,所以以上这些外观属性,在 CSS 中都有对应属性。...所以从制作难度和缩放效果看,path 是更好选择。 接下来看一下 SVG 绘制过程 首先说明绘制两个基本原则: 1. 解析顺序和绘制顺序一致,都要遵守 XML 中元素位置排列。...也就是说先出现元素,会出现在绘制底层,而后出现元素,会出现在绘制顶层,如果元素间位置有重叠,则会出现顶层元素遮挡底层元素情况。 2.

    1.7K90

    李航老师对预训练语言模型发展一些看法

    n-gram 模型是一种基本模型,它假设每个位置出现什么单词仅取决于前 n-1个 位置上是什么单词。也就是说,该模型是一个 n–1 阶马尔夫链。 马尔夫在 1906 年研究出了马尔夫链。...模型中参数数量仅为 O(V) 阶。下图显示了模型中各表征之间关系。每个位置都有一个中间表征,它取决于前 n–1个 位置单词嵌入(单词),这个原则适用于所有位置。...RNN 语言模型不再使用马尔夫假设,每个位置单词都取决于之前所有位置单词。RNN 一个重要概念是它中间表征或状态。词之间依赖关系以 RNN 模型中状态之间依赖关系为特征。...模型参数在不同位置可以共享,但在不同位置得到表征是不同。 下图显示了 RNN 语言模型中各表征之间关系。每个位置每一层都有一个中间表征,它表示到目前为止单词序列「状态」。...最后,基于该位置最终中间表征来计算每个位置单词概率分布。GPT 预训练与传统语言建模相同。目标是预测单词序列可能

    57320

    深入理解计算机系统 第二章 笔记

    8位 (1byte) 作为最小寻址内存地址 机器级程序将内存视为一个非常大字节数组,称为 虚拟内存 内存每个字节有唯一标识,称为 地址,所有可能地址集合称位 虚拟地址空间 每个程序对象简单视为一个字节块...2 ^ ω 个字节 字节顺序 最低有效字节在前面的方式,称为小端法 (Android, iOS) 最高有效字节在前面的方式,称为大端法 近代大多数处理器使用双端法 C语言 表示字符串 C语言祖父穿被编码为一个以...2^w-2 之间 当结果超过 2^(w-1)-1 时,截断结果会减去 2^w,这种情况称为 正溢出 当结果小于 -2^(w-1) 时,截断结果会加上 2^w,这种情况称为 负溢出 无符号乘法...,这就是舍入运算完成任务 IEEE浮点格式定义了四种不同舍入方式 向偶数舍入,也成向最接近值舍入,是默认方式 向偶数舍入原因: 计算一组数据平均值,向上或向下舍入会使平均数比真实值略高或略低...浮点加法不具有结合,这是缺少最重要群属性 因此编译器倾向于保守,避免任何对功能产生影响优化

    3.2K30

    《算法竞赛进阶指南》0x08 总结与练习

    黑化怪兽达达设计防线极其精良。 如果防线某个位置偶数个防具,那么这个位置就是毫无破绽(包括这个位置一个防具也没有的情况,因为 0 也是偶数)。...输出格式 对于每组测试数据,如果防线没有破绽,即所有的位置都有偶数个防具,输出一行 There's no weakness.。...,则必然前缀和在答案位置之前为偶数,之后为奇数 在二分答案位置时候,考虑如何统计前缀和,这是一个难题 由于答案范围是 [1, 2^{31}-1] ,且最坏情况下,每个位置都会有数字,因此不能直接统计...这 N 头奶牛中每一头都有着自己重量 W_i 以及自己强壮程度 S_i 。...每个任务都有相应难度级别和完成任务所需时间。 第 i 个任务难度级别为 y_i ,完成任务所需时间为 x_i 分钟。

    77550

    保姆级教程:硬核图解Transformer | 留言送书

    解码器把隐藏层再映射为自然语言序列,从而使我们可以解决各种问题,如情感分析、机器翻译、摘要生成、语义关系抽取等。...为了保留这种位置信息交给 Tranformer 学习,我们需要用到位置嵌入。 加入位置信息方式非常多,最简单可以是直接将绝对坐标 0,1,2 编码。...维度一组奇数和偶数序号维度,从而产生不同周期变化。 可以用代码,简单看下效果。...每个句子长度是不一样,需要按照最长句子长度统一处理。对于短句子,进行 Padding 操作,一般我们用 0 来进行填充。 ?...三、絮叨 至此,我们已经讲完了 Transformer 编码器全部内容,知道了如何获得自然语言位置信息,注意力机制工作原理等。

    1.1K41

    字节跳动 AI Lab 总监李航:语言模型过去、现在和未来

    n-gram 模型是一种基本模型,它假设每个位置出现什么单词仅取决于前 n-1个 位置上是什么单词。也就是说,该模型是一个 n–1 阶马尔夫链。 马尔夫在 1906 年研究出了马尔夫链。...模型中参数数量仅为 O(V) 阶。下图显示了模型中各表征之间关系。每个位置都有一个中间表征,它取决于前 n–1个 位置单词嵌入(单词),这个原则适用于所有位置。...RNN 语言模型不再使用马尔夫假设,每个位置单词都取决于之前所有位置单词。RNN 一个重要概念是它中间表征或状态。词之间依赖关系以 RNN 模型中状态之间依赖关系为特征。...模型参数在不同位置可以共享,但在不同位置得到表征是不同。 下图显示了 RNN 语言模型中各表征之间关系。每个位置每一层都有一个中间表征,它表示到目前为止单词序列「状态」。...最后,基于该位置最终中间表征来计算每个位置单词概率分布。GPT 预训练与传统语言建模相同。目标是预测单词序列可能

    98510

    基于词典中文情感倾向分析算法设计

    通常在情感倾向分析研究中,为了区分两者程度差别,采取给每个情感词赋予不同权值来体现。...这些属性对于我们后面计算句子情感倾向都是有帮助。本文只用都了词语词性,感兴趣读者可以思考如何用其他属性来实现更好情感分析。...所以我们对上述算法做了一下调整: W = 1 If 位置(否定词)> 位置(程度词): W = -1 意群情感值 = W * 程度词权重 * 情感词权重 If 位置(否定词)< 位置(程度词):...上述做法是最简单做法,没有考虑太多句子之间差异以及不同段落对文档重要。...本算法还有很多值得改进地方,比如句子是由词语根据一定语言规则构成,应该把句子中词语依存关系纳入到句子情感计算过程中去,可根据句子依存关系,从句子根节点开始对每个词进行情感倾向计算,根据句子依存关系求出句子情感倾向和情感值

    2.9K40

    从马尔夫链到GPT,字节跳动AI Lab总监李航细说语言模型前世今生

    我们可以按如下公式计算单词序列概率: 设 p(w1|w0) = p(w1)。 不同类型语言模型使用不同方法计算条件概率 p(wi|w1, w2, ···, wi-1)。...学习和使用语言模型过程称为语言建模。 n-gram 模型是一种基本模型,它假设每个位置单词仅取决于前 n-1 个位置单词。也就是说,该模型是一个 n–1 阶马尔夫链。...模型中参数数量仅为 O(V)。图 1 显示了模型中表征之间关系。每个位置都有一个中间表征,它取决于前 n–1 个位置词嵌入(单词),这适用于所有位置。...模型参数被不同位置共享,但在不同位置获得表征不同。 下图 2 显示了 RNN 语言模型中表征之间关系。到目前为止,每个位置每一层都有一个中间表征,表示单词序列「状态」。...最后,可以根据每个位置最终中间表征,计算每个位置单词概率分布。BERT 预训练作为所谓 mask 语言建模进行。假设单词序列是 w = w_1, w_2, ···, w_N。

    1.2K20

    常见密码和编码总结 CTF中Crypto和Misc必备

    0补齐 这三个字节共有24个Bit,以6bit为单位分为4个组,每个组以十进制来表示所出现数值只会落在0到63之间 以所对应值位置字符代替。...,不够部份用0补齐 三个字节共有24个Bit,以6-bit为单位分为4个组,每个组以十进制来表示所出现字节数值,这个数值只会落在0到63之间 然后将每个数加上32,所产生结果刚好落在ASCII字符集中打印字符...ROT47:对数字、字母、常用符号进行编码,按照它们ASCII值进行位置替换,用当前字符ASCII值往前数第47位对应字符替换当前字符,例如当前为小写字母Z,编码后变成大写字母K,当前为数字0,编码后变成符号...Q W E R T Y U I… 对应字母顺序依次是A B C D E F G H 也就是说Q=A,W=B,E=C,依次类推 4、拼音九键加密 利用字母在九键上位置进行加密 特点:数字为偶数个,且偶数数小于...在以上所示字母表密钥底部,列有四个附加符号1,2,3,4.他们可以放在密文中任何地方 每个附加符号指示,如何转动写有密文纸张,再进行后续加密或解密操作,直到出现另一个附加符号 例:信文:

    7K42

    一文读懂“语言模型”

    每个位置都有一个中间表示,该表示依赖于前面 n-1位置单词嵌入 ,这适用于所有位置。然后,使用位于当前位置中间表示为该位置生成一个单词。...代表神经语言模型是递归神经网络(RNN)语言模型,包括长短期记忆(LSTM)语言模型。在一个 RNN 语言模型中,每个位置条件概率由一个 RNN 决定: 其中 w1,w2,......,wi-1表示单词 w1,w2,... ,wi-1嵌入; f (·)表示 RNN; θ 表示网络参数。RNN 语言模型不再具有马尔夫假设,每个位置单词都依赖于前面所有位置单词。...图2显示了 RNN 语言模型中表征之间关系。每个层在每个位置都有一个中间表征,它表示到目前为止单词序列“状态”。...最后,根据每个位置最终中间表示,计算每个位置单词概率分布。GPT 预训练与传统语言建模相同。目的是预测词序可能。对于给定词序列 w = w1,w2,...

    78331

    大学课程 | 编译原理知识点

    扫描器功能输入输出?什么是字母表,元符号,正则表达式三种基本操作 0/1/2/3型文法?什么是最左推导?最右推导?什么是终结符,非终结符?什么是产生式?如何识别二义,消除方法?语言到文法?...二义文法 生成两个不同分析文法 解决方法:一,设置规则,即消除二义规则。...,1是指先行一个符号 使用显示栈来完成分析 是非二义文法 对于文法G,其相关LL(1)分析每个项目中至多只有一个产生式,则该文法就是LL(1)文法。...若对于每个非终结符 A 都有 First (A) 包含了 ε ,那么 First (A) ∩ Follow (A) 为空。...属性在其包含信息和复杂等方面变化很大,特别是当它们能确定时翻译 / 执行过程时间。属性典型例子有: •变量数据类型。 •表达式值。 •存储器中变量位置。 •程序目标代码。

    1.3K30

    Python基础学习

    程序设计:计算及可编程体现。 程序设计语言:一种用于交互的人造语言。 编程语言执行方式:编译和解释。 编译:将源代码一次转换成目标代码过程。...注释用户提高代码可读辅助文字,不被执行 # 单行注释 ''' 多行注释 ''' 命名与保留字 变量:程序中用于保存和表示数据占位符号 命名规则:大小写字母、数字、下划线和中文等字符组合 注意事项....seek(offset) 改变当前文件操作指针位置,offset含义:0 – 文件开头; 1 – 当前位置; 2 – 文件结尾 自动轨迹绘制 问题分析 需求:根据脚本来绘制图形?...,通用较差 一维数据读入处理 从空格分隔文件中读入数据 从特殊符号分隔文件中读入数据 一维数据写入处理 采用空格分隔方式将数据写入文件 采用特殊分隔方式将数据写入文件 二维数据表示 使用列表类型...,数量、分布、中位数等 数据可视化:直观展示数据内涵方式 数据挖掘:从数据分析获得知识,产生数据外价值 人工智能:数据/语言/图像/视觉等方面深度分析与决策 雷达图 霍兰德人格分析 霍兰德认为:人格兴趣与职业之间应有一种内在对应关系

    2.3K10

    词向量算法「建议收藏」

    这种方法把每个词顺序编号,但每个词就变成一个很长向量,向量维度就是词表大小,只有对应位置数字为1,其他都为0。这种方式弊病是很显然,就是无法捕捉到词与词之间相似度,也称为“语义鸿沟“。...词向量模型 词向量模型是基于假设:衡量词之间相似,在于其相邻词汇是否相识,这是基于语言“距离相似“原理。...优化目标函数是:∑(w,c)∈D∑w′∈Vmax(0,1−score(w,c)+score(w′,c))∑(w,c)∈D∑w′∈Vmax(0,1−score(w,c)+score(w′,c)) 其中...(比如句法和语义) (2)这些用法在不同语言上下文中如何变化(比如为词多义建模) ELMo与word2vec最大不同: Contextual: The representation for...每个pos位置用一个d维向量表示,这个向量偶数位置用sin,奇数位置用cos计算,得到-1到1之间值,之所以用三角函数是利用了三角函数和差变换可以线性变换特性,因为BERT中没有采用这种计算方式

    83010

    斯坦福NLP课程 | 第1讲 - NLP介绍与词向量初步

    但是,相较于如今互联网传播速度而言,人类语言是一种缓慢语言。然而,只需人类语言形式几百位信息,就可以构建整个视觉场景。这就是自然语言如此迷人原因。 1.2 我们如何表达一个词意思?...[我们如何表达一个词意思?] 我们如何表达一个词含义呢?有如下一些方式: 用一个词、词组等表示概念。 一个人想用语言符号等来表达想法。 表达在作品、艺术等方面的思想。...理解意义最普遍语言方式(linguistic way):语言符号语言意义(想法、事情)相互对应 denotational semantics:语义 signifier(symbol) \Leftrightarrow...[Word2vec原理介绍] 核心思路如下: 基于海量文本语料库构建 词汇表中每个单词都由一个向量表示(学习完成后会固定) 对应语料库文本中每个位置 t ,有一个中心词 c 和一些上下文(“外部...3.1.1 似然函数 对于每个位置 t=1, \cdots, T ,在大小为 m 固定窗口内预测上下文单词,给定中心词 w_j ,似然函数可以表示为: Likelihoood = L(\theta

    1.1K62

    编译原理:第二章 文法和语言

    归约: 如果α_0=>α_1=>α_2=>…=>α_nα_0至α_n一个推导 用α_0=^+>α_nα_0 出发,经一步或多步推导,推出 α_n 用 α_0=^*>α_nα_0 出发,经零步或多步推导...形式 A→α,A是一个非终结符,称为产生式左部符号,α是一个符号串,称为产生式右部 5.2 语法树(推导树) 构造特点: 每个结点都有一个V中符号作标记 根结点——开始符S 中间结点——非终结符...二义一般是有害,如果一个句子具有二义,那么对这个句子结构可能有多种“正确”解释。通常情况下,我们希望对每个语句分析是唯一。...六、 句型分析(重点) 6.1 基本概念 句型分析问题:如何知道所给定字符串是文法句型。 句型分析:就是识别一个符号串是否为某文法句型,是某个推导构造过程。...在一种叫做规范归约分析方法中,我们将这些能够正确归约子串称为归约串,也称为句柄。

    1.8K10

    K-BERT | 基于知识图谱语言表示模型

    然后将句子树同时馈送到嵌入层和视觉层,然后将其转换为符号级嵌入表示和可视矩阵。可见矩阵用于控制每个符号可见区域,防止由于注入过多知识而改变原句意思。...给定输入句子s={w0w1,w2,...,wn}和知识图谱K,KL输出句子树t={w0w1,.,wi{(ri0,wi0),...,(rik,wik)},...,wn}。...与BERT相似,K-BERT嵌入表示是由符号嵌入、位置嵌入和段嵌入三部分组成,不同之处在于K-BERT嵌入层输入是句子树,而不是符号序列。...因此,如何在保留句子树结构信息同时将句子树转换成序列是K-BERT关键。 符号嵌入与BERT基本一致,不同之处在于语句树中符号在嵌入操作之前需要重新排列。...3.2 实验分析 在文章中,作者首先比较了KBERT和BERT在八个中文开放领域自然语言处理任务上性能。

    1.5K40

    普林斯顿算法讲义(三)

    强连通性是顶点集合上等价关系: 自反每个顶点 v 与自身强连通。 对称:如果 v 与 w 强连通,则 w 也与 v 强连通。...2-满足。 给定一个布尔公式,其合取范式中有 M 个子句和 N 个文字,每个子句恰好有两个文字,找到一个满足赋值(如果存在)。...证明从 v 到 w 最短路径上每个子路径也是两个端点之间最短路径。 唯一最短路径树。 假设从 s 到每个其他顶点都有唯一最短路径。证明 SPT 是唯一。 没有负循环。...(Bentley-Sedgewick)给定一个输入集,无论字符串插入顺序如何,其 TST 中节点数都是相同。 证明。在集合中,TST 中每个不同字符串前缀都有一个唯一节点。...这样数据库工具可用于:信用卡欺诈检测,垃圾邮件过滤,网站上语言自动选择以及 Web 服务器日志分析。 Web 倒排索引。 给定一个网页列表,创建包含网页中包含单词符号表。

    14410
    领券