Kontrolni seznam za dobro programiranje

Ta kontrolni seznam vam bo pomagal napisati visoko kakovostne programe.
Raphael Finkel, 17. 8. 2005

  • Identifikatorji: poskrbite, da so vsi vaši identifikatorji smiselni.
    1. Identifikatorji z enim črkami skoraj nikoli niso pomembni.
    2. Imena, kot sta zastava in temp, so redko pomembna. Namesto zastave razmislite o poimenovanju Boolovega stanja, ki ga preveri, na primer valueFound.
    3. Razmislite o več besednih identifikatorjih, na primer nameIndex. Dolgi identifikatorji (znotraj razloga) so ponavadi zelo berljivi.

 

  • Neomejeni literali: Izogibajte se številkam razen 0 in 1 in nizov, razen “” v vašem programu, razen če določite konstante.
    1. Ne uporabljajte dobesednega integerja kot vezane matrike.
    2. Ne uporabljajte dobesednega integerja kot parameter za zagon, kot je časovna omejitev ali številka vrat.
    3. Ne uporabljajte dobesednih celih števil, da bi izbrali vnose v meniju.
    4. Za merjenje velikosti niza ali nekaterih podatkov ne uporabljajte dobesednega celega števila; uporabite sizeof () in strlen () v C in C ++ ter .length () in .size v Java.
    5. Ne uporabljajte dobesednega niza za ime datoteke. Čeprav lahko ustvarite dobesedne nize.
    6. Ne uporabljajte dobesednega integerja, da bi indeksirali niz, ki vsebuje heterogene podatke.
    7. Ne razglasi identifikatorja z imenom, ki označuje dobesedno, na primer “trideset”.

 

  • Modularizacija: program je zgrajen iz interaktivnih komponent.
    1. Vse svoje kode ne postavljajte v glavno () rutino.
    2. Pravzaprav ne naredite nobene rutine preveč dela. Če je več kot 50 vrstic, je morda predolgo.
    3. Če večkrat podvojite kodo, preberite, ali bi zanka delovala bolje ali morda podprogram.
    4. Če ugotovite, da ste zelo globoko vdolženi, verjetno ne uporabljate podprogramov, ko bi morali.
    5. Ne preoblikujte knjižničnih rutin (razen če vaša naloga to zahteva). V priročnikih si oglejte sprintf () in atoi (), na primer.
    6. Uporabite datoteke glave v C in C + + (datoteke glave imajo imena, ki se končajo .h), da določite vse konstante, ki jih potrebujejo več datotek, in razglasi vse podprograme, ki se izvažajo med datotekami. Ampak v glave datotek ne dajte telesa podprogramov (z redko izjemo inline podprogramov).

 

  • Oblikovanje: program mora biti enostaven za branje.
    1. Oglejte si http://geosoft.no/development/javastyle.html za jasne predloge o oblikovanju in drugih predstavitvenih težavah. Ta sklic je posebej usmerjen v Java, vendar ima tudi vrednost za druge jezike.
    2. Poskusite omejiti vse vaše črte na 80 znakov; mnogi ljudje vidijo kodo v okencih 80 stolpcev zaradi zgodovinskih razlogov.
    3. Ne uporabljajte zavihkov in presledkov za vnos, saj vsi zavihki besedila ne ravnajo z zavihki kot natanko 8 presledkov.
    4. Ali sledite doslednemu uvajalskemu vzorcu, ki odraža kontrolno strukturo programa.
    5. Ne postavljajte veliko praznih vrstic v svoj program. Ena prazna črta med podprogrami je dovolj.
    6. Različni operacijski sistemi končajo linije na različne načine. Če se premikate med Win32 (ki uporablja \ r \ n), Unix (ki uporablja \ n) in MacOS (ki uporablja \ r), spremenite svojo datoteko, da uporabite dosledno metodo zaključevanja.
    7. Izredni bit (Unix) ne nastavite na izvorne datoteke.

 

  • Kodiranje: želite, da je kodiranje jasno, vzdržljivo in učinkovito, v tem vrstnem redu. Nekatera pravila tukaj so zelo specifična; drugi so bolj splošni.
    1. Ne uporabljajte zaporedja, če izjave, ki nimajo drugega, če se lahko ujema samo ena oseba; uporabite drugo, če.
    2. Če želite kategorizirati vnos besedila, ne navedite možnih prvih znakov.
    3. Uporabite izmenjevalce namesto množenja za izdelavo vzorcev bitov.
    4. V izjavi o stikih vedno preverite privzeti primer. Podobno tudi v zaporedju izjav if-then-else uporabite drugo.
    5. Vsi sistemski klici so lahko neuspešni. Vedno preverite povratno kodo in uporabite perror (), da prijavite napako.
    6. Boolovi morajo vedno uporabljati logično vrsto v Java, bool v C ++ in 0/1 celo število v C. Ne uporabljajte znakov t in f in ne uporabljajte -1 in 1.
    7. Uporabite zanke za inicializacijo podatkovnih struktur, če je to mogoče.
    8. Vsako spremenljivko in vsako polje strukture uporabite za točno en namen. Ne preobremenite jih, razen če obstajajo odlični razlogi za to.
    9. Ne uporabljajte istega identifikatorja za vrsto, spremenljivko in ime datoteke, tudi če spremenite velikost. Preveč je zmedeno.
    10. Če spremenite podatke s htonl () ali podobno rutino pred prenosom omrežja, ne spremenite podatkov na mestu. Zgradite drugo podatkovno strukturo.
    11. Ne uporabljajte globalnih ali nelokalnih spremenljivk. Vsako spremenljivko označite v najmanjšem možnem obsegu. Obstaja legitimna uporaba nelokalnih spremenljivk, vendar se prepričajte, da jih res potrebujete.
    12. Programi Shell, Perl in Python morajo imeti svoje #! vrstico kot prva vrstica datoteke; sicer je vrstica le komentar.
    13. Poskusite se izogniti kodiranju posebnih primerov. Pogosto lahko uporabljate psevdodatne ali druge metode podatkovne strukture, ki vam omogočajo, da v redne primere zložite posebne primere.

 

  • Prevajalniki: Naj vam pomagajo najti napake
    1. Vedno vpišite prevajalce z vsemi opozorili. Za C in C + +, uporabite oznako -Wall. Za Java uporabite -Xlint: all -deprecation in uporabite program pmd, da bi dobili predloge za boljši slog. Za Python uporabite -t-W all.
    2. Vsi programi Perl bi morali delovati z oznako -w in bi morali uporabljati strogo. Vsi Perl cgi-bin skripte bi morali imeti tudi oznako -T.

 

  • Uporabite pripomoček: uporabite ga in ga dobro uporabite.
    1. Makefile mora vedno imeti “čist” recept, ki bi moral odstraniti vse datoteke, ki jih lahko rekonstruirajo drugi recepti v makefilu, vključno z objektnimi in izvedljivimi datotekami.
    2. Če vaš projekt vsebuje več izvornih datotek, mora makefile ustvariti datoteke (.o) predmeta po potrebi in jih povezati skupaj.
    3. Makefile je treba zapisati tako, da če se zaženete naredite dvakrat zaporedoma, drugi poganjki ne znova preračunajo.
    4. Vsak recept mora ustvariti datoteko, določeno v svojem cilju.
    5. Vsak recept mora uporabiti vsako datoteko, navedeno na njenem predpogojnem seznamu.
    6. Naučite se uporabljati pravila za cilje, kot je .c.o, da bi se izognili ponavljajočim makefilom.
    7. Če imate samo eno izvorno datoteko C ali C ++, mora imeti izvršljiva datoteka isto ime (brez razširitve .c ali .cpp).
    8. Poskrbite, da boste vse datoteke .h navedli kot predpogoje, če so ti potrebni. Razmislite o uporabi makedependa, da ustvarite seznam predpogojev za vas.

 

  • Dokumentacija: Ne gre le za grederja. Pomaga vam, ko napišete program!
    1. Dodajte dokumentacijo med pisanjem programa. Vedno ga lahko spreminjate, ko spremenite načrt.
    2. Vključi zunanjo dokumentacijo: Kako program komunicira in zažene, in kaj naj bi storil? Zunanja dokumentacija je lahko v ločeni datoteki; za majhne projekte, je lahko komentar v datoteki z enim samim virom.
    3. Vključi interno dokumentacijo: Kateri algoritmi in podatkovne strukture uporabljate? Pregled je lahko v ločeni datoteki, običajno pa je interna dokumentacija postavljena na specifične rutine, deklaracije in korake, ki jih opisuje.
    4. Preverite celoten program in dokumentacijo za črkovanje napak. Neprimerno je, da spremenite napačno črkovano delo, in ne bo več pozornosti na podrobnosti.
    5. Preverite vse dokumente (in izhodna sporočila) za slovnične napake.
    6. Programi so precej bolj berljivi, če kratek komentar o zapiralju. Na primer, zapiranje zaprtega pogojnega lahko vsebuje komentar, kot je “če vrednost izgleda dobro”. Zapiralo, ki zapira zanko, ima lahko komentar, kot je “za vsako vhodno linijo”. Zapiralo, ki zaključuje postopek, ima lahko komentar, ki ga imenujemo postopek.  Zapiralo, ki zapira razred, ima lahko komentar, ki pravi »razred« in nato ime razreda.

 

Tu lahko najdete izvirno objavo v angleščini: http://www.cs.uky.edu/~raphael/checklist.html

Analiza razpoložljivih tehnik merjenja pasovne širine

Raziskave | Pretekli raziskovalni projekti | Prototipi

Uvod

Ker se internet razvija, hitrost povezav postaja hitrejša in preko nje se prenašajo velike količine podatkov. Zaradi tega je treba poznati rezervne ali neizkoriščene zmogljivosti poti postati ključnega pomena za pravilno uporabo omrežnih virov. V tem scenariju je predvideno, da lahko več aplikacij koristi od poznavanja razpoložljive pasovne širine (AB). Na primer:

  • Transportni protokoli lahko uporabljajo znanje, da hitro dosežejo največ neizkoriščene zmogljivosti.
  • Omrežja “peer-to-peer” in “overlay” lahko uporabijo znanje AB, da izberejo boljše poti
  • Znanje AB se lahko uporablja za izbiro strežnika / vira.

Številna orodja so bila zasnovana za merjenje AB. Nekateri so Pathload, Pathchirp, Abing, Smreka, IGI / PTR, Cprobe, netest in Iperf. Vsa ta orodja delujejo z vbrizgavanjem “sonda sonde” v pot od konca do konca. Ker “sonda sonde” stori z navzkrižnim prometom na poti, se razburja. Sprejemnik nato analizira te motnje, da bi zaključil AB poti. Ta del orodja se imenuje “logika sklepanja”. Prav tako je bilo zasnovano nekaj aplikacij, ki uporabljajo znanje AB, na primer SOBAS.

Vendar pa je na področju ocene AB veliko pomanjkljivosti, ki smo jih razvrstili na tri področja.

  • Evalvacija orodja: Večino orodij spremlja ocena. Vendar
    • Ni celovite ocene vseh orodij v skupnem okolju.
    • Večina ocen je bila omejena na poti 100Mbps ali manj.

Naš cilj pri ocenjevanju orodij je dvakrat. Najprej ocenite orodja kot črna polja pod enakimi preskusnimi pogoji in razložite razlike med uspešnostjo orodij. Drugič, ovrednotimo orodje algoritmov, neodvisno od kakršnih koli sistemskih učinkov ali pristranskosti, da ocenimo metodologijo, ki lahko najbolje oceni AB. To je zato, ker so nekatera orodja omejena pri njihovih izvedbah zaradi sistemskih omejitev.

  • Časovni vidiki AB: Trenutno ni na voljo orodja AB, ki upošteva časovni vidik ocene AB. Identificiramo tri časovne količine: (i) merilno časovno skalo ali dolžino toka, ki se uporablja za sondiranje AB, (ii) intenzivnost vzorčenja ali število sond, uporabljenih za sklepanje AB, (iii) Čas delovanja orodja je čas, po katerem orodje vrne meritev. Študijo vpliv teh treh količin na točnost, variabilnost in stabilnost AB.
  • Aplikacije ki uporabljajo znanje AB: Veliko dela je bilo namenjenih oblikovanju orodij, ki lahko merijo AB. Vendar je trenutno edini kraj, kjer se uporablja znanje o AB, v aplikacijah za nadzor omrežja. Tudi tukaj operaterji raje uporabljajo splošna orodja, kot je “iperf” za merjenje AB. Naš cilj je preučiti vrednost dodajanja znanja AB za nekatere tipične internetne aplikacije in preučiti zahteve aplikacij za poznavanje AB. Nekatere aplikacije, ki jih predlagamo, so: Bulk-Transfer, Pretočni protokoli, Prekrivna usmeritev in izbira virov.

 

Metodologija

  • Ovrednotenje orodja: Za ovrednotenje orodij in oblikovalskih komponent uporabljamo kombinacijo (i) poskusov v laboratorijskem preskusnem ležišču, (ii) poskusih na instrumentiranih internetnih poteh in (iii) simulacij z uporabo ns-2. Za našo črno-box oceno orodja smo uporabili laboratorijsko testno posteljo in instrumentirane poti in pridobili nekaj začetnih vpogledov v delovanje nekaterih AB orodij. Nato smo uporabili simulacije ns-2, da bi ocenili učinkovitost različnih zobnih in sklepnih mehanizmov orodij AB.
  • Časovni vidiki AB: En pristop za ovrednotenje učinkov časovnih parametrov na AB je uporaba orodja, ki lahko popolnoma izmeri AB poti. Če imamo takšno orodje, lahko spremenimo različne časovne parametre in preučimo učinek, ki ga ima na AB. Vendar takega orodja ne obstaja, zato ta pristop ni izvedljiv. Drug pristop je, da se upoštevajo sledovi ravni povezave in izračuna AB od teh sledi. Ta metoda nam daje tudi popolno znanje o procesu AB. To tehniko uporabljamo za preučevanje vpliva časovnih veličin, kot so časovna meritev časa merjenja, intenzivnost vzorčenja in potek trajanja orodja za ocene točnosti, spremenljivosti in stabilnosti AB.

 

Publikacije

  • Empirična študija o ocenjevanju tehnik za merjenje razpoložljive pasovne širine, Infocom 2007 (pdf)
  • Empirična študija vpliva vzorčnega časovnega razporeda in strategij na merjenje razpoložljive pasovne širine, PAM 06 (pdf)
  • Primerjava orodij za ocenjevanje širokopasovne širokopasovne povezave na hitrih povezavah, PAM 05 (pdf)
  • Prepoznavanje povezav z ovirami z uporabo porazdeljenih končnih do končnih razpoložljivih pasovnih širin, BEst’03 (doc)

 

Sodelavci

Margaret Murray (TACC)

KC Claffy (CAIDA)

Marina Fomenkov (CAIDA)

Andre Broido (CAIDA trenutno na GOOGLE)

 

Druge povezave

Okolje laboratorija Schooner
Emulab eksperimentalno okolje

 

Orodja

Pot

Pathchirp

Smreka

Abing

IGI / PTR

IPERF

 

Aplikacije

SOBAS: Samodejna velikost socket Buffer

AB v Overlay Networks

Ocena velike skale AB

 

KODA

 

To je koda, ki smo jo uporabili v študiji INFOCOM 2007. (.tar.gz)

Nekaj točk o tej kodi:

1) Razširite kodo v ns- <število različic> (uporabite ukaz “tar -zxvf <filename>”) vaše namestitve ns. Vse datoteke morajo dati na ustrezna mesta.
Beseda previdnosti bo ta preklic prepisala datoteko ./tcl/lib/ns-default.tcl, ./tcl/lib/ns-packet.tcl in ./common/packet.h in makefile.in. Vrnite te datoteke nazaj, če imate spremembe, ki jih ne želite izgubiti ali jih lahko dodate v stvari ročno, tako da pogledate vsebino datoteke ../* Poiščite niz Alok, če želite izvedeti, kaj sem spremenil * /

2) koda orodja je prisotna v imeniku. / bwtools /

3) skripti NS-Basic so nekateri osnovni skripti .tcl, ki vam pomagajo ugotoviti, kako se sklicujejo na orodja.

4) Končno sem to kodo zgradil na ns-2.29, in nisem prepričan, kako dobro bodo te spremembe zadržale v zaporednih različicah ali izpustih ns.

Če imate kakšna druga vprašanja, mi sporočite in storil bom, kar lahko, da vam pomagam.

Drugi viri:

  • Skupina vzorčnih skriptov, ki se sklicujejo na različna orodja. (. tar.gz)
  • Vzorec skripta za izvajanje tcp-replay (. Tcl)
  • Skript perl za pretvorbo sledi ascii v format ponovitve sledi NS (.pl). Ta scenarij je spremenjen iz prvotnega scenarija, ki ga je napisal Pentikousis Kostas (http://ipv6.willab.fi/kostas/)
  • Sledi, ki smo jih uporabili za študij v binarnem formatu ponovitve sledi NS (.tar.gz) (previdnost velika datoteka 250 Mb)

 

Izvirni članek: http://www.cs.unc.edu/~jasleen/Research-analysisof.htm

Pregled vzorčnih jezikov načrtovanja programov

Pregled vzorčnih jezikov načrtovanja programov

ki sta jih uredila James O. Coplien in Douglas C. Schmidt
Addison Wesley, 1995, 562 strani

Pregledal:
Eugene Wallingford
Oddelek za računalništvo
Univerza Severne Iowe
Cedar Falls, Iowa 50614-0507
wallingf@cs.uni.edu


V zadnjih petih letih se je pojavila živahna skupnost raziskovalcev in strokovnih delavcev okoli ideje vzorcev. Prvotno raziskoval arhitekt Christopher Alexander, vzorci in vzorčni jeziki zajemajo skupno modrost o dobrem dizajnu in ga predstavijo v literarni obliki, ki drugim omogoča, da ponovno uporabijo to izkušnjo. Vsak vzorec obravnava določen problem oblikovanja v določenem kontekstu, obravnava sile, ki otežujejo iskanje dobre rešitve, in predstavlja rešitev, za katero je bilo ugotovljeno, da je uspešna pri posredovanju teh sil. Nič o vzorcih ni povsem objektivno usmerjeno, vendar velika večina dela v skupini vzorcev vključuje analizo in oblikovanje OO.

S to knjigo uredniki Jim Coplien in Doug Schmidt predstavljajo svet na splošno različnim vzorcem skupnosti. Poglavja vzorčnih jezikov programskega oblikovanja temeljijo na dokumentih, predstavljenih na prvi letni konferenci vzorčnih jezikov programov, ki je potekal avgusta 1994. To je bila nova vrsta konference, kjer ljudje niso predstavljali novih raziskav, temveč “starih” rešitev, ki so jih večkrat uporabili v lastnih programskih praksah. Osrednja značilnost PLoP je bila uporaba pisateljske delavnice namesto tradicionalnih predstavitev papirja. Na delavnicah so pisci poslušali majhno skupino recenzentov, ki so se pogovarjali o svojih dokumentih, njihovih idejah in učinkovitosti njihove oblike. Kot rezultat, Coplien in Schmidt trdita, da so poglavja v tej knjigi zagotovo med najbolj intenzivno urejena dela v sodobni programski literaturi. To ni prazninski zahtevek; vsako poglavje knjige je informativno, dobro napisano in prijetno branje.

Oddelki 1, 5 in 7 predstavljajo vzorce, ki so večinoma splošni za pojem objektno usmerjenega razvoja programske opreme. V prvem poglavju se štiri poglavja nanašajo na uporabo vzorcev pri razvoju okvirov in komponent, ki jih je mogoče ponovno uporabiti. Ta poglavja kažejo tudi veliko širino vzorčne literature. Poglavje 2 z Riehle in Zullighoven opisuje vzorec jezik za oblikovanje okvirov z vidika orodij in materialov. Ekstrapolirajo iz zanimive metaforke v niz modelov, ki predstavljajo vpogled v zasnovo večine vseh aplikacijskih okvirov. Po drugi strani pa poglavje 1, ki ga je predstavil Adams, predstavlja samo en vzorec <Funkcionalnost Ala Carte <na samo dveh straneh. Ta vzorec obravnava težavno vprašanje, kako razširiti zmogljivosti okvira, ne da bi privedli do neželenih kompromisov v uspešnosti.

Poglavja v 5. razdelku se poglabljajo v vprašanje klasifikacije vzorcev. Dva od teh poglavij se osredotočata na različne dimenzije, na podlagi katerih se lahko organizirajo vzorci, tako da lahko oblikovalci programske opreme prepoznajo ustrezne vzorce v pravem trenutku. Poglavje, ki sem ga zanimalo najbolj zanimivo, je bil katalog Robertovih vzorcev vzorcev, ki jih je našel v velikem številu obstoječih kod. Martinovi vzorci praktično obravnavajo vrste odločitev razvijalcev v vseh velikih programskih projektih. Končno, 7. poglavje vključuje vzorce pri oblikovanju posameznih predmetov. ki spodbujajo ponovno uporabo. Dve od teh poglavij so med najboljšimi v knjigi. Opis Viljamaa vzorca Client-Specified Self v poglavju 26 jasno razlaga rešitev problema prenosa odgovornosti v kontekstih, kjer se lahko vloga, ki jo ima predmet, dinamično spremeni. V poglavju 27 Auer daje vzorčni jezik za oblikovanje objektov, ki uporabljajo samokapacilo. Ta tehnika privede do objektov, ki se v okviru prihodnjih podrazredov maksimalno ponovno uporabijo. To poglavje je tako dobro in obravnava tako pomemben problem, da bi bilo treba branje za vse objektno usmerjene programerje.

Oddelki 2, 6 in 8 se nanašajo na vzorce porazdeljenih računalnikov. Bogastvo te domene je vodilo k bogatenju dela v skupini vzorcev o vprašanjih sinhronizacije, vzporednosti, integracije aplikacij in obravnave dogodkov. Poglavja v teh oddelkih predstavljajo vzorce, ki zanimajo tudi oblikovalci, ki ne delujejo na tem področju, od katerih je ta pregledovalec eden. Njihova vrednost izhaja iz vrednosti vzorca, ki spodbuja razpravljanje o problemih in rešitvah na ravni, ki naredi zanimive oblikovne odločitve eksplicitne in jasne. Mnoge od teh odločitev se pojavljajo, čeprav v nekoliko drugačnih oblikah, v drugih vrstah sistemov, zato vzorci zagotavljajo obliko navdiha, ki morda drugače ni na voljo. Med bolj splošno dostopnimi poglavji v teh oddelkih so razprave Meszaros o vzorcu Half-Object Plus protokola za razgradnjo posameznega predmeta na več gostiteljih na način, ki je pregleden za uporabnike, in Schmidtov reaktorski vzorec za prepoznavanje in pošiljanje večje obravnave dogodkov v dogodek usmerjen sistem.

Oddelek 3 je edini oddelek, ki je specifičen za določeno domeno, to je poslovanje. Kot oseba z izkušnjami, ki gradijo modele poslovnih procesov in strokovnega znanja, sem ugotovila, da je to tanko poglavje treh poglavij izredno zanimivo. Ta poglavja ponovno prikazujejo veliko širino vzorčne literature. Poglavje 11, ki ga pripravi Wake, prikazuje posamezen vzorec za predmete številke računa. Njegova kratka razprava o vprašanjih, na katerih temeljijo specifikacije, ustvarjanje in uporaba teh objektov, je lucidna in polna pomembnih točk. V poglavju 10 Cunningham obravnava temo navidezne preprostosti <preverjanje podatkov v vstopnih sistemih <in obvlada razumljiv jezik enajstih vzorcev, ki zajame temeljno strokovno znanje za ohranjanje celovitosti informacij v raznolikem programskem sistemu.

Oddelek 4 razširi temo oblikovanja programov v naslov knjige v najširšem pomenu, procesu in organizaciji razvoja programske opreme. Vsako od štirih poglavij v tem poglavju bo veliko zanimanje za vsakogar, ki se ukvarja z gradnjo velikih programskih sistemov. V poglavju 13 Copliena je opisan jezik štiridesetih vzorcev za generativni razvoj kakovostne programske opreme, ki temelji na obsežni študiji uspešnih programskih projektov. Ti vzorci pokrivajo celotno paleto dejavnosti velikosti organizacije, da nadomestijo uspeh. Poglavje 14, ki so ga predstavili Foote in Opdyke, predstavlja vzorce, ki obravnavajo vprašanja evolucije v objektnih sistemih in kako lahko oblikovalci olajšajo naravni tok iz prototipa z razširitvijo odgovornosti na konsolidacijo zrelega predmeta v dostavljenem sistemu. Whitenack opisuje začetek vzorčnega jezika za analizo zahtev v poglavju 15. Končno, v poglavju 16, Kerth poroča o vzorčnem jeziku, katerega cilj je “čiščenje” analize faze razvoja programske opreme. Njegova trditev je, da so bili pred oblikovanjem takih vzorčnih jezikov proces analize in oblikovanja tako težko opisati, da so se razmišljanja o načrtovanju (kot so kategorije objektov) v analizi mešale.

Glede knjige kot celote je skupno osem oddelkov, ki so v večini zbirk konferenčnih dokumentov občasni. Tema vzorca je še vedno sveža v skupnosti, avtorji vseh tridesetih poglavij pa so napisali o vzorcih na način, ki zagotavlja presenetljivo enotnost v knjigi. Na žalost se ta enotnost manifestira tudi v precejšnji odvečnosti v poglavjih in v bibliografijah. Narativni opisi Alexanderovih vzorcev in navdiha do programske skupnosti dejansko dajejo dober občutek domačnosti v postopkih, vendar ponavljajoči se bibliografski zapisi naredijo naslednje citate v papirnicah težko nalogo. Eden stranski učinek je, da je mogoče dokumente prebrati sorazmerno neodvisno drug od drugega, čeprav bi predlagal veliko branje knjige, da bi lahko dobil celoten učinek vzorcev, ki jih ponujajo.

Novost polja tudi pomeni, da mnogi avtorji opisujejo vzorce, ki so zelo podobni drugim, opisanim drugje v besedilu. Naloga, ki ostaja za vzorčno skupnost, je integracija različnih, vendar podobnih vzorčnih jezikov v skladne celote. Toda ta naloga ne bo enostavna, saj se v poglavju 16 razpravlja o Kerthu. Nazadnje, knjiga kaže dobro ravnovesje vzorcev, ki niso jezikovno osredotočeni, vendar se pogosto poročajo v kontekstu enega samega jezika (običajno Smalltalk ali C + + ).

Coplien in Schmidt sta sestavila zelo berljivo in informativno raziskavo dela, ki se opravlja na vzorcih za načrtovanje programske opreme. Priznavajo v svojem predgovoru, da je širok spekter problemov in rešitev, predstavljenih v tem prvem delu, zahteval bralca in da zato vsa poglavja ne bodo enako zanimiva za vsakega bralca. S tem ocenjevanjem se strinjam, vendar se strinjam tudi s svojo spodbudo, da se udeležim vseh osem poglavij. Po skeniranju skozi knjigo prvič, moj um je tekel z idejami, ki so jih posadili ali prebudili različni dokumenti v knjigi. Te zamisli so zahtevale moje drugo branje, v katerem sem lahko precej globlje razumel pomen nekaterih poglavij. In če imate le omejen čas, vas prosimo, da preberete poglavje 4 o procesu in organizaciji. Ponazarja vzorčni pristop, zajame duh proučevanja procesa za artefaktom in je primeren za bralce vseh okolij. Po branju, boste skoraj zagotovo želeli iti nazaj za več.

Uvod v MathXpert

MathXpert svojim uporabnikom omogoča reševanje matematičnih problemov in izdelavo grafov. Pri reševanju problema omogoča uporabniku, da gradi rešitev po korakih, namesto da samo izdeluje enolični odgovor. Vsak korak se opravi z uporabo nekega matematičnega delovanja v prejšnji vrstici in je podan z njegovo utemeljitvijo. Uporabnik ustvari novo črto z miško, da bi izbral del trenutne vrstice za spremembo. Nato se prikaže meni operacij in uporabnik izbere operacijo, ki jo želite uporabiti. Računalnik opravlja težko dejansko uporabo operacije. Zato ne morete narediti “zdrsa”, kot je spustiti znak minus. Prav tako ste zaščiteni pred logičnimi napakami, na primer z delitvijo z ničlo in s konceptualnimi napakami, kot je uporaba napačnega zakona, kot je ln (a + b) = ln a + ln b. Takega nepravilnega zakona ni mogoče najti v meniju, zato ga ne morete uporabiti. Ko ste končali s težavo, jo lahko natisnete in vklopite za domačo nalogo.

MathXpert ne samo, da ima sposobnost samostojnega izvajanja posameznih korakov, ampak vsebuje tudi prefinjen nabor pravil, ki mu omogočajo, da reši skoraj vse težave z učbenikom v omenjenih predmetih. Uporablja to sposobnost, da pomaga študentu, ki ne ve, kaj storiti. Po potrebi lahko študent pripravi celovito rešitev po korakih. Ponuja nekaj manj ekstremnih možnosti: obstaja gumb Namig in obstaja gumb AutoStep, ki bo za vas naredil en korak; obstaja tudi gumb ShowStep, ki bo predlagal izbiro katerega izraza se bo spremenil.

MathXpert razlikuje od programske opreme, kot so Maple in Mathematica v teh glavnih pogledih:

  • Ustvarja postopne rešitve z uporabo operacij, ki jih učijo učenci
  • Ne bo dovoljevala logične napake
  • V celoti ga nadzirajo miške, meniji in gumbi. Čas, potreben za učinkovito uporabo, je približno pet minut.

MathXpert lahko naredi veliko različnih grafov. Obstaja več funkcij, ki ločujejo MathXpert grapher iz drugih grafikonov:

  • Grafi pravilno oblikujejo, četudi ima funkcija singularnosti. Drugi grafi nepravilno vstavljajo nepravilne navpične črte ali grafične asimptotične dele.
  • Omogoča vam, da hitro pripravite niz grafov tako, da spremenite vrednost parametra v formuli, ne da bi morali urediti formulo.
  • Lahko grafično funkcijo. Na primer, lahko delne vsote Fourierjevih vrstic grafiramo s številom izrazov kot parametrom.

V tem primeru si lahko ogledate, kako napačen je bil slaven matematik Leonhard Euler leta 1753, ko je zavrnil trditev Bernoullija, da je vsaka funkcija lahko zapisana kot vsota trigonometrične serije. Euler je menil, da je, ker so trigonometrične funkcije neprekinjene, vsota niza mora biti tudi neprekinjena. Če bi imel MathXpert, ne bi naredil te napake – jasno lahko vidite, da se prekinitev povečuje s povečanjem števila izrazov, in lahko jasno vidite, kaj fiziki imenujejo “Gibbsov fenomen” nihanja blizu razkoraka . Kot je bilo, je vpliv Eulerja nazadoval razvoj Fourierove serije petdeset let. Fourier se je moral izvleči v Francosko akademijo, preden je lahko objavil svoje temeljno delo leta 1807. Ampak jaz odpeljem …

MathXpert trži podjetje Pomoč pri matematiki.. Na tej spletni strani najdete več informacij o MathXpert-u, vključno z opisom, kako jo uporabljati, skupaj z vzorčnimi zasloni.

Če želite prebrati moje dokumente o MathXpert, priporočam [37] kot kraj za začetek.

Eno od načel, na katerih temelji MathXpert, je načelo pravilnosti. To pomeni, da računalnik nikoli ne bo ustvaril matematično napačnega rezultata. To še ne velja za druge programe simboličnega izračuna v skupni rabi. Te druge programe, na primer, lahko dobimo enačbo a = 0 in rečeno, da jih strani delimo z a. Rezultat bo 1 = 0, saj vsebujejo pravilo a / a = 1 in pravilo 0 / a = 0.

Da bi dosegli cilj matematične korektnosti, je bilo treba v MathXpert zgraditi precej prefinjeno teoremsko preverjanje. Obstaja torej neposredna povezava med tem uporabljenim programskim projektom in mojimi raziskavami pri avtomatiziranem odbitku, ki se osredotoča na odnose med logiko in računanjem. Ta vidik projekta je v središču [30] in [34]. Ker je preverjanje v MathXpertu bolj ali manj “nevidno”, lahko uporabijo nekaj ezoteričnih tehnik, če so koristne, in odkril sem zanimivo uporabo nestandardne analize problema, ki zagotavlja, da so odbitki pravilni v povezavi z omejitvenimi težavami . Problem in njegova rešitev z uporabo nestandardne analize so podani v [36].

Več drugih oblikovalskih načel, na katerih temelji MathXpert, so razložene v [31] in [37].

 

Odvzet od : http://www.cs.sjsu.edu/faculty/beeson/Papers/mpdescr.html

Proaktivna Obfuscation

Pregled

Neodvisnost napak kopij je ključna pri uporabi replikacije v zanesljivih distribuiranih storitvah. Toda replike, ki uporabljajo isto kodo, imajo enake ranljivosti. Torej, replike ne zmorejo neodvisno, ko so pod napadom. Proaktivno obfuscation je nova metoda za obnavljanje določenega merila te neodvisnosti, pri čemer se vsaka replika občasno ponovno zažene s sveže ustvarjenim raznolikim izvršljivim.

Za obfuscation so bile predlagane različne tehnike, ki samodejno ustvarjajo različne izvedljive datoteke med zbiranjem, natovarjanjem ali v času delovanja. Te vključujejo preurejanje naslovov in skladiščenje nabora, preureditev sistemskih klicev, naključno izbiranje instrukcij in naključno razmnoževanje. Vsi proizvajajo neizprosne izvedljive izdelke, za katere se verjame, da bodo bolj verjetno, da bodo padle v odziv na določene razrede napadov in ne bodo pod nadzorom nasprotnika. Naprimer, preusmeritev preusmeritve medpomnilnika je običajno odvisna od podrobnosti o postavitvi stika, zato bodo verjetno, da se bodo kopije, ki uporabljajo različno izvedene izvršilne datoteke na podlagi preureditve naslovov ali obloge naslovov, umaknile, namesto da bi podlegle kontroli napadalca.

Model Obfuscation

Namesto da bi bili odvisni od lastnosti posameznih tehnik obfuscation, povzemamo dve lastnosti, ki jih od njih zahtevamo.

  • Nefunkcionalnost obfuscation.

Pri t> 1 je količina dela za nasprotnika, ki ogroža tanke replike, Ω (t) večja od dela, potrebnega za ogrožanje ene replike.

  • Omejen nasprotnik.

Čas, ki je potreben, da sovražnik kompromitira t + 1 replike, je večji od časa, potrebnega za ponovitev, ponovnega zagona in obnovitve n replik.

Nefunkcionalnost obfuscij pomeni, da različni izvedeni izvršilni elementi kažejo določeno mero neodvisnosti. Predpostavka sedanjih načinov zajemanja je, da približujejo neodvisnost obfuscacij. Vendar pa ima lahko dovolj časa, da bi nasprotnik še vedno lahko ogrozil t + 1 replike. Nefunkcijska osamosvojitev in omejeni nasprotnik skupaj pomenita, da je kljub temu, da redno ponovnega uvajanja in ponovnega zagona replik kljub vsemu nasprotnikom ohrani nadzor nad več kot t kompromitiranimi replikami. Zlasti do trenutka, ko bi nasprotnik lahko ogrozil t + 1 neurejene replike, so bili vsi n reobfuscated in ponovno zagnani (z napadalcem izseljen), tako da ne morejo več ogroziti replik.

Mehanizmi

Proaktivna obfuscacija je odvisna od treh mehanizmov, ki so prikazani v naslednji predstavitvi ponovljene storitve z n replikami.

  • Sinteza odgovora.

Stranke pošiljajo vnose v replike — vsaka replika izvaja isti vmesnik kot centralizirana storitev in pošlje izpis strankam. Če želite pretvoriti izhod iz več replik v izhod iz replicirane storitve, replike uporabljajo funkcijo sinteze izhodov fd, kjer d določa najmanjše število različnih replik, iz katerih je potreben odgovor. Sinteza odgovora je mehanizem, ki izvede funkcijo sinteze izhodov za stranke.

 

  • Državno okrevanje.

Replike ohranjajo stanje, ki se lahko spremeni, ko obdelujejo vnose od strank — po ponovnem zagonu mehanizem za obnovitev države zagotavlja način, kako replike lahko obnovijo stanje, tako da lahko še naprej sodelujejo pri ponovljeni storitvi. Če želite pretvoriti stanje, prejeto iz več replik v eno samo stanje, ponovljene replike uporabljajo funkcijo sinteze stanja gr, kjer r določa najmanjše število različnih replik, iz katerih je potreben odgovor.

 

  • Osveži.

Mehanizem osveževanja ponuja sveže izpraznjene izvedljive datoteke v replike, občasno znova zažene gostitelje in obvešča o replikah sprememb epohe

 

Izvajanje

Te mehanizme smo uporabili za izvajanje prototipov dveh storitev: distribuiranega požarnega zidu (na osnovi pf v OpenBSD) z uporabo replikacije državnih strojev in porazdeljene storitve za posodobitev poizvedb z uporabo kvorumskih sistemov. Oba prototipa izvajajo mehanizme v uporabniškem prostoru z uporabo pseudo-naprave za obdelavo paketov, ki jih prejme jedro. Obe izvedeni v C s pomočjo OpenSSL. V članku so podane podrobnosti o vrednotenju teh prototipov.

Koristna spletna stran: https://www.cs.cornell.edu/fbs/proactiveObuscation/proactive_obfuscation.html

 

Stohastični procesni meji: Kratek opis

Ta knjiga predstavlja uvod v stroške stohastičnega procesa za čakalne vrste, s posebnim poudarkom na nestandardnih skaliranju in nestandardnih mejnih procesih. Poleg mejnih procesov, povezanih s Brownijskim gibanjem, knjiga razpravlja o mejnih procesih, povezanih s stabilnim gibanjem Levy in frakcijskim brownijskim gibanjem, ki se pojavljajo pri porazdeljenih verjetnostnih porazdelitvah in močni odvisnosti.

Za nastavitev odra, prva štiri poglavja predstavljajo neformalni uvod v stohastične procesne meje. Ta poglavja prenašajo združevalno moč stohastičnih procesnih meja brez potopitve v matematične podrobnosti. Simulacija se uporablja za gradnjo intuicije. V celotni knjigi je poudarjena uporabna pomembnost in osnovna matematika. Zato bi se morala knjiga pritožiti na široko občinstvo, vključno z raziskovalci in diplomanti iz operativnih raziskav, industrijskega inženirstva, elektrotehnike, računalništva, poslovanja, ekonomije in statistike ter strokovnjakov teorije verjetnosti.

Oglejte si izbrana poglavja, ki so na voljo tukaj na internetu, da si ogledate knjigo. Za podrobnejši opis si oglejte Predgovor in vsebino. Glej poglavja 1, 2 in 5 za uvodno usmeritev. Glej poglavje 6, da bi videli motivacijo za upoštevanje omejitve stohastičnih procesov z neprekinjenim vzorčnim potekom. Glej poglavji 12 in 13 za študijo funkcijskega prostora D, ki je opremljen s topologijo Skorohod (1956) M1. V teh bolj teoretičnih poglavjih knjiga razširja in dopolnjuje temeljni papir: A. V. Skorohod, Mejne teoreme za stohastične procese, Teorija verjetnosti in njegove uporabe 1 (1956) 261-290. Obstaja tudi internetni dodatek k knjigi, ki je na voljo na spletu ali v tiskani obliki.

Tukaj so nedavni dokumenti tesno povezani z knjigo:

  • Pregled brownićnih in nebrojevskih FCLT za enostranske strežnike. Queuing Systems, vol. 36, 2000, str. 39-70. [objavljen PDF]
  • Omejitve za kumulativne vhodne procese v čakalne vrste. Verjetnost v inženirskih in informacijskih znanostih, vol. 14, 2000, str. 123-150. [objavljen PDF]
  • Refleksna karta s prekinitvami. Matematika operacijskih raziskav, vol. 26, št. 3, 2001, str. 447-484. [PDF]

Tukaj so še drugi nedavni prispevki, ki so nekoliko povezani z knjigo:

  • Nestvarni model ponujanja za paketna omrežja. Telekomunikacijski sistemi vol. 13, št. 3,4, marec-april 2001, str. 271-296 (z Nicholas G. Duffield in William A. Massey). [PDF] [objavljen PDF]
  • Oblikovanje in krmiljenje omrežja z uporabo modulov za vklop in izklop in več nivojskih prometnih modelov s težkimi delitvami. Poglavje v samozaposlenem omrežnem prometu in ocenjevanju uspešnosti, Park Kihong in Walter Willinger, ur., Wiley, New York, 2000, str. 421-445. (z Nicholas G. Duffield). [PDF]
  • Vpliv porazdelitve težkih časov med servisiranjem in časom razporeditve čakalne dobe M / GI / s. Queuing Systems, vol. 36, november 2000, str. 71-87. [objavljen PDF]

Vir: http://www.columbia.edu/~ww2040/back.html

Uvod v BRugs, programska oprema za klic OpenBUGS iz R

Tukaj so koraki za namestitev BRugs (ki jih je prvotno napisal Andrew Thomas, kasneje podaljšan in sedaj vzdrževan na spletni strani “CRAN extras”, ki so jih postavili Uwe Ligges in Brian Ripley) in izvedli nekaj primerov naraščajočih težav:

  • Navodila za starejše različice R, ki ste jih prej namestili na cran.r-project.org: Preprosto zaženite R in prenesite paket BRugs tako, da vnesete: install.packages (“BRugs”)
  • Navodila za tiste, ki se šele začenjajo v R: Upoštevajte ta navodila, ki zahtevajo, da prenesete R različico 2.11 (* ne * najnovejšo različico)
  • Morda boste želeli prenesti datoteke pomoči R za BRugs, BRugs.pdf
  • Prenesite datoteke za primer 1: Hierarhični beta-binomni model za metanalizo deležev uspeha. Podatki so rezultati 9 študij o učinkovitosti (da ali ne) medicinskega pripomočka; študije imajo med 6 in 46 bolniki. Naš cilj je pridobiti boljše ocene verjetnosti uspeha v vsaki študiji z zadolževanjem moči med študijami in ocenimo napovedno verjetnost uspeha za pacienta v novi, 10. študiji, ki se še ni zgodila.

OPOZORILO: teh datotek ne shranjujte z desnim klikom v Raziskovalcu; namesto tega odprite datoteko in storite »File-Save As«, * OR * (še bolje) odprite datoteko in jo kopirajte-prilepite v datoteko .txt, da zagotovite pravilno dekodiranje voznih vrat!

Podatki in prihajajoče datoteke, ki jih potrebujejo BUGS, so v tem primeru dovolj preproste, da jih ustvarja kodo BRugs.

Iz R, kliknite “File” in potegnite navzdol do “Change dir”, da spremenite delovni imenik v tisto, kjer ste shranili zgornji datoteki (videli boste, da sem shranil moje datoteke v K: \ book3). Prav tako boste morali urediti ukaz “setwd” na vrhu datoteke BRugs ali preprosto komentirati to vrstico (na začetku vrstice postavite »#«).

Ko že govorimo o komentarjih, da shranite kopije parcel, ki so ustvarjeni, boste morda želeli un-komentarje ukazov “postcript” in “dev.off”. Dejansko, ko prvič zaganjate to, boste morda želeli preprosto izrezati in prilepiti ukaze v R eno vrstico hkrati, tako da lahko vidite, kaj vsakdo počne.

  • Prenesite datoteke za primer 2: Računanje natančnih standardiziranih preostalih odjemalskih enot in CPO vrednosti za podatke o izgubi stackov.
    (V tej različici sem datoteke shranil v K: \ book \ CL3 \ BRugs).

Od znotraj R izdajte datoteko stacks_BRugs.txt. To naj bi poklicali OpenBUGS 21-krat (enkrat za vsako podatkovno točko) in na koncu pridobiti ploskev dveh diagnostic.

Ta primer temelji na delu dr. Haijun Ma in sledi preostalim delom analize (str. 33-38) mojih vmesnih Bayesovih diapozitivov za kratke programe, ki sledijo oddelku 2.5 (str. 79-86) in vajah 22 (str. 104) knjige Carlin in Louis, Bayesove metode za analizo podatkov, ki sta jih objavila Chapman in Hall / CRC Press / Taylor in Francis.

  • Prenesite datoteke za primer 3: ocena moči za hipotetično klinično preskušanje na podlagi modela preživetja Weibull.
    (V tej različici sem datoteke shranil v C: \ BRugs \ PowerCalcs)

Iz R vnesite datoteko Power.BRugs (ali Power.R2WinBUGS). Ta datoteka ustvari podatke (kar je vse tukaj ponaredek, saj je to problem oblikovanja) in tudi začetne vrednosti.

Ta primer sledi delu kliničnega preskušanja (str. 39-44) mojih vmesnih diapozitivov za kratke programe za analizo Bayesovih podatkov, ki temeljijo na projektu Bayesovega razreda, ki ga je napisal Joe Koopmeiners. Klasična referenca na tem področju je:

  • Spiegelhalter, D.J., Freedman, L.S. in Parmar, M.K.B. (1994). Bayesovi pristopi k randomiziranim preskusom (z razpravo). J. Roy. Statist. Soc., Ser. A, 157, 357-416.

 

  • Prenesite datoteke za primer 4: ocena moči za klinično preskušanje zdravila na podlagi modela binomskega odziva (živ / mrtev).

Ta gradiva se nahajajo na ločeni spletni strani, ki jo je ustvaril Brian Hobbs, sedanji doktorat iz oddelka za biostatistiko Univerze v Minnesoti. Delo temelji na 3. poglavju časopisa Hobbs in Carlin, ki je bil predložen v Journal of Biopharmaceutical Statistics.

  • Prenesite datoteke za primer 5: Ocenitev moči za klinični preskus naprave na podlagi modela Cox preživetja.

Ta material je tudi na spletni strani Brian Hobbs in opisan v oddelku 4 knjige Hobbs in Carlin.


Nazaj na stran poučevanja Brad Carlin
Nazaj na stran programske opreme Brad Carlin
Nazaj na domačo stran Brad Carlin

Originalna povezava: http://www.biostat.umn.edu/~brad/software/BRugs/

 

 

Nested Besede

Vzdržuje Rajeev Alur

aka vidno potisni jeziki

Kaj so ugnezdene besede?

 

What are nested words?

Vgnezdene besede so model za predstavitev podatkov tako z linearnim naročanjem kot s hierarhično ugnezdenim ujemanjem elementov. Primeri podatkov s takšno dvojno linearno-hierarhično strukturo vključujejo izvrševanje strukturiranih programov, jezikovnih podatkov, označenih z jezikom, in HTML / XML dokumentov. Vgnezdena beseda je sestavljena iz zaporedja linearno urejenih pozicij, povečanih z gnezdilnimi robovi, ki povezujejo klice z vračili (ali odprte oznake za bližnje oznake). Robovi ne prečkajo ustvarjanja pravilno ugnezdene hierarhične strukture in dovoljujemo, da se nekateri robovi čakajo na čakanje. To gnezdilno strukturo lahko edinstveno predstavlja zaporedje, ki določa vrste položajev (klici, vračila in notranji podatki). Vgnezdene besede posplošujejo obe besedi in urejena drevesa ter omogočata operacije besed in dreves.

Avtomatizacija ugnezdanih besed — akceptorji končnih držav za ugnezdene besede, določite razred rednih jezikov ugnezdenih besed. Ta razred ima vse privlačne teoretične lastnosti, ki jih uživajo klasični navadni besedni jeziki: deterministični gnezdeni avtomatski izrazi so izraziti kot njihovi nedeterministični nasprotniki; razred je zaprt pod sindikatom, presečišče, komplementiranje, združevanje, Kleene- *, predpone in jezikovni homomorfizmi; članstvo, praznina, jezikovna vključenost in jezikovna enakovrednost so vse odločne; definicija v monadni logiki drugega reda natančno ustreza prepoznavnosti končnega stanja. Ti rezultati se posplošujejo tudi v neskončne ugnezdene besede.

Kako se nanašajo na kontekstne jezike besed?

Glede na jezik L ugnezdenih besed nad abecedo, linearno kodiranje ugnezdenih besed daje jezik L ‘nad označeno abecedo, sestavljeno iz simbolov, označenih s tipom položaja. Če je L pravilen jezik ugnezdenih besed, potem je L ‘brez konteksta. Dejansko avtomat za potiskanje, ki sprejema L ‘, ima posebno strukturo: pri branju klica mora avtomat pritisniti en simbol, medtem ko odčita simbol za vračanje, mora popiti en simbol (če je snop prazen) in med branjem notranji simbol, lahko samo posodobi svoje stanje nadzora. To avtomatsko imenujemo vidno potisni avtomat in razred besednih jezikov, ki jih sprejemajo vidno potisni jeziki (VPL). Ker so lahko naši avtomati določeni, VPL ustrezajo podrazredi determinističnih kontekstnih jezikov (DCFL). VPLs generalizirajo jezike za jezike, jezike z zaklepanjem in uravnotežene jezike, in imajo boljše lastnosti zapiranja kot CFL, DCFL ali parantezni jeziki.

Trdimo, da je za algoritemsko preverjanje strukturiranih programov, namesto da bi program gledali kot na jezik brez konteksta nad besedami, bi ga morali gledati kot reden jezik ugnezdenih besed (ali enakovredno vidno potisni jezik), kar bi omogočilo model preverjanje številnih lastnosti (kot so pregled stackov, pred-post pogoji), ki niso izrecni v obstoječi logiki specifikacij.

Na splošno avtomat za potiskanje služi za dva različna namena: odkrivanje hierarhičnega ujemanja in obdelava / poizvedovanje ujemanja. V aplikacijah, pri katerih je pomemben le drugi namen (kot pri programski analizi), lahko nadomestite avtomatizacijo z avtomatizacijo s pomočjo NWA s številnimi koristmi.

Kako se nanašajo na naročena drevesa?

Podatki z dvojno linearno-hierarhično strukturo se tradicionalno oblikujejo z binarno in bolj splošno z uporabo urejenih neoviranih dreves in z uporabo avtomatov dreves. Pri naročenih drevesih so vozlišča z istim staršem linearno urejena, klasični prehodi dreves, kot je infix (ali globina-levo-desno), se lahko uporabijo za določitev implicitnega naročanja vseh vozlišč. Izkazalo se je, da so ograje, kjer je varovanje zaporedje urejenih dreves, poseben razred ugnezdenih besed, in sicer tisti, ki ustrezajo besedam Dyck, in redni jeziki hedge ustrezajo uravnoteženim jezikom.

Za obdelavo dokumentov imajo vgnezdene besede veliko več prednosti glede na naročena drevesa. Predstavitev na podlagi drevesa implicitno predvideva, da se lahko vhodni linearni podatki razčlenijo v drevo, zato ne moremo predstaviti in obdelati podatkov, ki se morda ne razčlenijo pravilno. Operacije z besedami, kot so predpone, pripone in združitve, medtem ko so naravni za obdelavo dokumentov, nimajo podobnih drevesnih operacij. Drugič, avtomati dreves lahko naravno izrazijo omejitve glede zaporedja oznak vzdolž hierarhične poti in tudi po levi-desni brati in sestri, vendar imajo težave pri zajemanju omejitev, ki se nanašajo na svetovni linearni vrstni red. Na primer, poizvedba, da se vzorci p1, … pk pojavijo v dokumentu v tem vrstnem redu, se prevedejo v deterministični besedni avtomat (in s tem deterministični NWA) linearne velikosti, vendar mora standardno deterministično avtomat za drevo navzgor za to poizvedbo velikostni eksponent v k. NWA je mogoče obravnavati kot nekakšen drevesni avtomat, tako da sta avtomatska drevesa od spodaj navzgor in avtomatska drevesa od zgoraj navzdol posebni primeri. Ti rezultati kažejo, da je poizvedba lahko bolj jedrnato kodirana v pogledu ugnezdenih besed s prednostmi kompleksnosti. Avtentičnost v besedi ustvari besedo od leve proti desni, obdeluje robove za gnezdenje, ko in ko pridejo. To se ujema z SAX API za XML, zato ima naravno uporabo v pretočnih algoritmih.

Reference

Model ugnezdenih besed je potekal skozi nekaj iteracij: Glej vidno potisne jezike; Alur in Madhusudan; STOC 2004; in dodajanje gnezdilne strukture besedam; Alur in Madhusudan; DLT 2006. Priporočamo, da preberete to enotno polno različico (Journal of ACM, 2009). Povabljeni pogovor na CSR 2007 je tudi dobro izhodišče.

Namen te strani je spremljati obsežne nadaljnje raziskave o tej temi. Pošljite mi e-pošto s komentarji in / ali predlaganimi dodatki.

Orodja

Dodatne težave pri odločanju o VPA / NWA

  • Vidno potisne igre; Loding, Madhusudan in Serre; FSTTCS 2004.
  • Vidno potisni avtomati: od jezikovne ekvivalence do simulacije in bisimulacije; Srba; CSL 2006.
  • Težave z zakonitostjo za vidno potisne jezike; Barany, Loding in Serre; STACS 2006.
  • O problemu članstva za vidno potisne jezike; La Torre, Napoli in Parente; ATVA 2006.
  • Simbolno vidno potisni avtomat; D’Antoni in Alur; CAV 2014.

Sestavine in minimiziranje

  • Dogodki za vidno potisne jezike; Alur, Kumar, Madhusudan in Viswanathan; ICALP 2005.
  • Minimiziranje, učenje in preverjanje skladnosti za Boolove programe; Kumar, Madhusudan in Viswanathan; CONCUR 2006.
  • Minimiziranje variant vidno avtomatov potiskanja; Chervet in Walukiewicz; MFCS 2007.
  • Minimizacija vidno avtomatov za pišanje z delnim maksimalnim SAT-om; Heizmann, Schilling in Tischner; TACAS 2017.

Logika časovne in fiksne točke; Izrazitost

  • Temeljna logika ugnezdenih klicev in vračil; Alur, Etessami in Madhusudan; TACAS 2004.
  • Redni jeziki ugnezdenih besed: fiksne točke, avtomatizacija in sinhronizacija; Arenas, Barcelo in Libkin; ICALP 2007.
  • Logika prvega reda in časovne logike za ugnezdene besede, Alur, Arenas, Barcelo, Etessami, Immerman in Libkin; LICS 2007.
  • Nadomestni avtomati in časovni pritrditveni izračun za vidne jezike; Bozzelli; CONCUR 2007.
  • Slovnična predstavitev vidno potisnih jezikov; Baran in Barringer; WoLLIC 2007.
  • Utežene logike za ugnezdene besede in algebraične formalne serije moči; Matissen; ICALP 2008.
  • Vidno racionalni izrazi; Bozzelli in Sanchez; FSTTCS 2012.
  • Vidno linearna časovna logika; Bozzelli in Sanchez; IJCAR 2014.

Specifikacije za analizo programa

  • Vidiki na podlagi VPA: boljša podpora za protokole AOP; Nguyen in Sudholt; SEFM 2006.
  • Programi za instrumentiranje C z vgrajenimi besednimi monitorji; Chaudhuri in Alur; SPIN 2007.
  • Sintetiziranje monitorjev za varnostne lastnosti – tokrat s klici in vračili; Rosu, Chen in Ball; RV 2008.
  • Časovna razlaga postopkovnih programov; Alur in Chaudhuri; VMCAI 2010.
  • Vgnezdeni interpolanti; Heizmann, Hoenicke in Podelski; POPL 2010.
  • Preverjanje združljivosti proizvajalca in potrošnika; Drscoll, Burton in Reps; FSE 2011.
  • Varno programiranje z vidno varnostnimi igrami; Harris, Jha in Reps; CAV 2012.

Obdelava XML in Avtomatizacija dreves

  • Vidno utišanje izraznih učinkov za obdelavo toka XML; Vrč; PLAN-X 2005.
  • Vidno potisni jeziki za pretakanje XML; Kumar, Madhusudan in Viswanathan; WWW 2007.
  • Srečanje z besedami in drevesi; Alur; PODS 2007.
  • Prepisovanje vidno potiskanih jezikov za integracijo podatkov XML; Thomo in Venkatesh; CIKM 2008.
  • Avtomatski tokovi dreves; Gauwin, Niehren in Roos; Pisma za obdelavo informacij 2009.
  • Najstarejša poizvedba, ki se odziva na deterministične avtomatizirane besede v besedilu; Gauwin, Niehren in Tison; FCT 2009.
  • Avtomat za poizvedbo za ugnezdene besede; Madhusudan in Viswanathan; MFCS 2009.
  • Od navadnih izrazov do ugnezdenih besed: Unifying languages ​​in izvrševanje poizvedb za relacijske in XML sekvence; Mozafari, Zeng, Zaniolo; VLDB 2010.
  • Visoko zmogljiva kompleksna obdelava dogodkov prek tokov XML; Mozafari, Zeng, Zaniolo; SIGMOD 2012.
  • Pretočni fragmenti naprej XPath; Gauwin in Niehren; CIAA 2012.
  • Zgodnje izbiranje vozlišča XPath na tokovih XML; Debarbieux, Gauwin, Niehren, Sebastian in Zergaoui; 2012.

Pretvorniki

  • Vidno potisni pretvorniki za približno validacijo pretakanja XML; Thomo, Venkatesh in Ye; FoIKS 2008.
  • Vidno pretočni pretvorniki; Raskin in Servais; ICALP 2008.
  • Enakovrednost determinističnih gnezdenih besed v Wordove pretvornike; Staworko, Laurence, Lemay, Niehren; FCT 2009.
  • Lastnosti Visible Pushdown pretvornikov; E. Filiot, J.-F. Raskin, P.-A. Reynier, F. Servais in J.-M. Talbot; MFCS 2010.
  • XEvolve: okvir za razvoj sheme XML; F. Picalausa, F. Servais in E. Zimànyi; SACSVT 2011.
  • Pretočnost prenosnih besednih transdukcij; E. Filiot, O. Gauwin, P.-A. Reynier, F. Servais. FSTTCS 2011.
  • Pretočni drevesni pretvorniki; R. Alur in L. D’Antoni; ICALP 2012.
  • Visible Pushdown pretvorniki z Look-Ahead. E. Filiot in F. Servais. SOFSEM 2012.

Ugnezdena drevesa

  • Izračun točke za lokalni in globalni programski tok; Alur, Chaudhuri in Madhusudan; POPL 2006.
  • Jeziki vgrajenih dreves; Alur, Chaudhuri in Madhusudan; CAV 2006.
  • Vidno potisni jeziki in prepis terminov; Chabin in Rety; FroCos 2007.
  • Vidno avtomatov dreves s pomnilnikom in omejitvami; Comon-Lundh, Jacquemard, Perrin; Logične metode v računalništvu 2008.

Besede z več gnezdami

  • Beležka o ugnezdenih besedah; Blass in Gurevich; Microsoft Research TR; 2006.
  • Robusten razred kontekstno občutljivih jezikov; La Torre, Madhusudan in Parlato; LICS 2007.
    2-vidno potisni avtomat; Carotenuto, Murano in Peron; DLT 2007.
  • Uresničljivost sočasnih rekurzivnih programov; Bollig, Grindei in Habermehl; FoSSaCS 2009.

Novi rezultati z vidljivostjo klicev / povračil

  • Idealiziran Algol tretjega reda z ponovitvijo je odločen; Murawski in Walukiewicz; FoSSaCS 2005.
  • Sinhronizacija avtomatov za potiskanje; Božič; DLT 2006.
  • Procesna dinamična logika z rekurzivnimi programi; Loding in Serre; FoSSaCS 2006.
  • Višinsko-deterministični avtomat za utripanje; Nowotka in Srba; MFCS 2007.
  • Neskončna avtomatska karakterizacija dvojnega eksponentnega časa; La Torre, Madhusudan in Parlato; CSL 2008.

Izzivalna odprta težava (zdaj rešena!)

Razmislite o naslednjem problemu odločanja: če sta oba dva redna jezika L1 in L2 ugnezdenih besed, ali obstaja pravilen jezik R besed preko označene abecede, tako da je presečišče (R, L1) enako L2? To ni znano, da je odločilno, tudi v posebnem primeru, da je L1 niz vseh dobro ujemajočih besed. Motivacija je naslednja: na splošno je za preverjanje, ali vhod spada v L2, procesorju potrebuje sklad. Predpostavimo pa, da imamo že kakšno dodatno znanje o vložku, da spada v niz L1 (na primer, morda vemo, da je vnos dobro ujemanje), ali se lahko to znanje uporabi za konstrukcijo DFA A, tako da za vhodne podatke v L1, A je sposoben odločati o članstvu v L2. To težavo navdihuje dokument “Potrjevanje pretočnih XML dokumentov” Segoufin in Vianu, PODS 2002, ki predstavlja tudi delno rešitev.

Nedavno je Eryk Kopczynski dokazal neodločljivost te težave: glej nevidne jezike, LICS 2016.

Vir: https://www.cis.upenn.edu/~alur/nw.html

ORACLE 10g PROGRAMIRANJE

ORACLE 10g PROGRAMIRANJE
A Primer

Rajshekhar Sunderraman
Georgia State University

ISBN-10 0-321-46304-3
ISBN-13 978-0-321-46304-8
Knjiga (2008)
544 strani

Več informacij

 

“… je dobro napisana, tehnično zdrava in do točke. Ni nobenih meanderingnih pojasnil, ki bi šle po glavi bralca.” – LAURIAN M. CHIRICA, Kalifornijska Politehnična državna univerza.

Skratka in racionalizirana, Oracle10g Programming: Primer nudi študentom in strokovnjakom idealni uvod v programiranje Oracle. Posodobljen za vključitev Oracle10g, je ta lahko dostopen primer primerjal na tri dele, ki delujejo kot podroben vodnik za nove uporabnike te aplikacije. Prvi del ponuja bralcem pregled relacijskega modela in uvod v Oracle SQL in PL / SQL. Drugi del gradi na tem temelju z uvedbo povezanih tehnologij, ki olajšajo funkcionalnost Oracle Web. V zadnjem delu so zajeti podatkovni model XML in jeziki poizvedb, ki jih podpira Oracle. Poleg tega zadnje poglavje prikazuje bralce s številnimi vzorčnimi projekti in programskimi aplikacijami, ki utrjujejo Oracleove koncepte, ki so se jih naučili

Vrhunci

  • Popolnoma potreben vodnik za Oracle10g za študente v svojem prvem tečaju baze podatkov ali strokovnjakom, ki SQL dodajajo v svoje znanje.
  • Vključuje kratko pokritost osnovnega SQL programiranja in spletne povezave.
  • Zajema napredne teme, kot so JDBC, SQLJ, PL / SQL Web Toolkit, PL / SQL Server Pages, Javascript, Java Servlets, JSP, Oracle XML, XMLSchema, XPath, XQuery in XSLT.
  • Pristop pristopa študija, ki bralcem omogoča, da preizkusijo svoje znanje s tremi ponazoritvenimi bazami podatkov: knjigo razredov, poštnim naročilom / nakupovalno košarico in portfeljem.
  • Obsežen nabor projektov, ki vključujejo dostop do podatkov iz spleta.

 

O AVTORJU

 

Rajshekhar Sunderraman je profesor računalništva na državni univerzi Georgia v Atlanti v Džordžiji. Profesor Sunderraman je prejel doktorat znanosti. v računalništvu na državni univerzi Iowa in poučuje že več kot 18 let. Objavil je številne članke o številnih temah, vključno z deduktivnimi bazami podatkov in logičnim programiranjem; nepopolnost, nedoslednost in negiranje v podatkovnih bazah; deduktivne in objektno usmerjene podatkovne baze; spletni dostop do podatkovnih baz; pol strukturirani podatki na spletu; in modeliranje podatkov za bioinformatiko.

Koristna spletna stran: http://tinman.cs.gsu.edu/~raj/books/oracle10-primer.html

 

Koda za razdaljo odseljevalcev zemlje (EMD)

Uvod

To je izvedba razdalje med kmeti, kot je opisano v [1]. EMD izračuna razdaljo med dvema distribucijama, ki jih predstavljajo podpisi. Podpisi so nabori ponderiranih funkcij, ki zajemajo porazdelitve. Funkcije so lahko poljubne vrste in v poljubnem številu dimenzij ter jih definira uporabnik.

EMD je opredeljen kot najmanjši znesek dela, potrebnega za spremembo enega podpisa v drugega. Pojem “delo” temelji na uporabniško določeni razdalji tal, ki je razdalja med dvema funkcijama. Velikost obeh podpisov je lahko drugačna. Tudi vsota uteži enega podpisa se lahko razlikuje od vsote uteži druge (delne tekme). Zaradi tega se EMD normalizira z manjšo vsoto.

Koda se izvaja v C in temelji na rešitvi za težavo Transport, kot je opisano v [2]

Prosim, povejte me o morebitnih napakah, ki jih najdete, ali o morebitnih vprašanjih, komentarjih, predlogih in kritikah. Če boste našli to kodo koristno za vaše delo, bi rad zelo slišal od vas. Ko boste to storili, vas bom obvestil o kakršnih koli izboljšavah itd. Poleg tega bi bilo v vseh publikacijah, ki opisujejo delo, ki uporablja to kodo, zelo cenjeno potrdilo.

Uporaba

Če želite uporabiti kodo, storite naslednje:

  1. prenesite datoteke emd.h in emd.c (preverite dnevnik sprememb za zadnje spremembe).
    V emd.h spremenite vrstico
  2. typedef int function_t;
    da odraža vašo podatkovno značilnost. Tudi na primer lahko uporabite strukture

typedef struct {
int X, Y, Z;
} funkcija_t;

3. Če želite izračunati EMD, pokličite:

float emd (signature_t * Podpis1, signature_t * podpis2,
float (* func) (funkcija_t *, funkcija_t *),
flow_t * Flow, int * FlowSize);

kje

Podpis1, podpis2:

Pokažite dvema podpisoma, da želimo izračunati njihovo razdaljo.

Dist:

Kazalec na funkcijo razdalje tal. to je funkcija, ki izračuna razdaljo med dvema funkcijama.

Tok:

(Neobvezno) Kazalec na vektor flow_t (opredeljen v emd.h), kjer se bo shranil nastali tok. Tok mora imeti n1 + n2-1 elemente, pri čemer sta n1 in n2 velikosti obeh podpisov. Če je NULL, se tok ne vrne.

FlowSize:

(Neobvezno) Če Flow ni NULL, mora FlowSize kazati na celo število, kjer bo zapisano število elementov pretoka (vedno manj ali enako n1 + n2-1).

4. Compile emd.c in jo povežite s svojo kodo.

Podatek podatkov tipa signature_t je definiran v emd.h kot:

typedef struct
{
int n; / * Število funkcij v distribuciji * /
feature_t * Funkcije; / * Kazalec na vektorske funkcije * /
float * uteži; / * Kazalec na uteži funkcij * /
} signature_t;

Vrsta podatkovne funkcije funkcija_t je definirana v emd.h in jo mora uporabnik spremeniti, tako da odraža njegovo vrsto funkcije.

V posebnih primerih lahko uporabnik morda želi spremeniti nekatere vrednosti v definicijah v emd.h:

#define MAX_SIG_SIZE 100
Največje dovoljeno število funkcij v podpisu

#define MAX_ITERATIONS 100
Največje število ponovitev. Za navadne probleme mora biti 100 več kot dovolj.

#define INFINITY 1e20
INFINITY mora biti veliko večja od katere koli druge vrednosti v težavah

#define EPSILON 1e-6
EPSILON določa točnost rešitve.

Primeri

1. primer1.c

V tem primeru so funkcije v tridimenzionalnem prostoru, zemeljska razdalja pa je evklidska razdalja.

Če želite preizkusiti ta primer, morate spremeniti funkcijo_t v emd.h

typedef struct {int X, Y, Z; } funkcija_t;
2. primer2.c
Tukaj namesto da bi zagotovili funkcijo za izračun zemeljskih razdalj, so podane v vnaprej določeni matrici. To naredite tako, da določite funkcijo_t kot int (privzeto) in nastavite funkcije v vsakem podpisu za zaporedne številke. Funkcija razdalj na tleh te številke uporablja kot indekse vnaprej definirane stroškovne matrike.
Dobljeni tok se vrne iz funkcije emd tako, da kot zadnje parametre prenese vektor flow_t in kazalec na int, kjer bo zapisano dejansko število tokovnih elementov.
Tudi v tem primeru so skupne teže obeh podpisov drugačne. Prvi podpis ima skupno težo 1, medtem ko ima drugi podpis skupno težo 0,9.

Dnevnik sprememb
Datum Razkritje
05/10/98 Sprememba je bila od absolutnega preverjanja napak do relativnega preverjanja napak + Popravljena napaka, ki je povzročila sporočilo o napaki »Nepričakovana napaka pri iskanju najdenih« (zahvaljujoč Marku Ruzonu)
03/04/98 Popravila napako, ki je nekoč povzročila nesrečo, ko je drugi podpis imel samo eno funkcijo (zahvaljujoč Marku Ruzonu)

 

Reference
[1] Y. Rubner, C. Tomasi in L. J. Guibas. Metrika za porazdelitve z aplikacijami na slikovne podatkovne baze. Zbornik IEEE mednarodne konference 1998 Computer Vision, Bombay, Indija, januar 1998, str. 59-66.

[2] F. S. Hillier in G. J. Lieberman. Uvod v matematično programiranje McGraw-Hill, 1990.

Vir: https://users.cs.duke.edu/~tomasi/software/emd.htm