博客地址： http://lfkdsk.github.io
代码地址： https://github.com/lfkdsk/CodeParse
为计算器添加一些新功能
本节代码：CalcWithTable
上次我们使用Lex & Yacc制作了一个能够处理优先级的计算器，其中的优先级的设定是通过修改文法
，将优先级提升，这次重写这个计算器并添加一些新的功能。
先看Lex文件
``` C
%{
include "y.tab.h"
include
include "link_list.h"
%}
%%
/* 这段正则和之前都有所不同 明显的增加了对于科学
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免费的编程书籍列表-中文版【转自Github】
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一、语言无关
二、语言相关
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今天迷迷糊糊听见iOS同事对PM说“连击检测”其实只需要传一个参数就行了，我大为震惊，iOS竟有如此炫酷的API，Android似乎没有呀！在google和github搜索两次之后无果，我决定自己实现一个连击检测的库。因为主要使用RxJava实现，所以命名为RxComboDetector，github 源码地址。
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emoji cheat sheet 项目地址emoji-cheat-sheet.com
People
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仓库github地址: https://github.com/markaii/wechat-auth
npm地址: https://www.npmjs.com/package/wechat-auth
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1. 写在前面
在实践 Erlang and OTP in Action 的第六章的时候，确实遇到了不少问题，后来慢慢多看了几遍书，多阅读了几次源码，特别是阅读了 application 的源码后，才慢慢理解了这章所讲的这个应用。这个总结不会很长，原本就想简单记在书上的，但想到以后也许会有一些更新，还有一些流程图的绘制需要经过多次修改，就还是放到github上来了，说实话，真挺感谢github的，让我学习和管理代码如此方便。
2. 程序运行流程
下图是整个simple_cache应用运行的流程，我们先上图，然后在后面再说说重要的地方。
下面我们再说明一下各个模块各自的职责：
sc_app: 应用行为模
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我们下载了Github上的代码，并仔细阅读了其中的细节。最后我们对源代码做了一些修正(新代码已上传到Github)，主要包括：
修复了代码运行中出现的一些bug
添加了一些函数，使代码更简洁
训练阶段我们采用了分批处理，优化了内存
参考论文《Extended Supervised Descent Method for Robust Face Alignment》，优化了源程序
在测试阶段，我们使用了逆的缩放和平移变换将得到的aligned_shape
转换为原始图片的特征点true_shape
添加了详细的注释，使之更容易明白。
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Dependency:
Vlfeat library: http://www.vlfeat
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[CDATA[<p class="text"
上一个lab还有两关没有做完,但是懒的挨个截图写下来咯=.=,先看看第三个实验,听起来就很好玩 : )
找了半天才找到一个可用的32位的版本,原版会要求在他的shark machine上运行, The Hardware/Software Interface上又是64位的版本.最后在github上找到了一个可以用的32位版https://github.com/Mithrilwoodrat/CSAPP-Labs/tree/master/buflab.
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Fork 自 hakimel@Github
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docker-machine
DOCKER_MACHINE=https://github.com/docker/machine/releases/download/v0.5.0/docker-machine_linux-amd64.zip
curl -L $DOCKER_MACHINE > machine.zip && \
unzip machine.zip && \
rm machine.zip && \
mv docker-machine* /usr/local/bin
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