北大编译课程实践，独立完成的C语言子集SysY编译器，实现了从C语言编译到KoopaIR，再从KoopaIR编译到RISC-V汇编的实现.zip

编译原理作为计算机科学的一个重要分支，一直扮演着十分关键的角色，尤其是在理解程序语言和开发高效、安全的编译工具方面。本项目的课程设计成果，即“编译原理满分课设”，体现了一个高效、完备的编译系统构建过程。该系统集成了类C语言编译器、Intel80x86汇编语言解释器以及采用Fluent2设计风格的PyQT6图形界面，展示了一种基于AC-Like设计语言的完整程序设计和运行环境。类C语言编译器部分实现了对C语言源代码的解析、语法分析、语义分析、中间代码生成以及目标代码的生成等编译流程中的关键步骤。其核心功能包括了词法分析、语法分析等过程，其中词法分析负责将源代码文本分解为一系列的记号，而语法分析则负责构建源代码的抽象语法树（AST），确保源代码符合预定义的语言规则。语义分析阶段则进一步检查AST中的语义正确性，例如变量和函数的定义与使用是否符合C语言规范。中间代码生成阶段将AST转换为一种抽象的中间表示，以便于后续优化和目标代码生成。目标代码生成阶段根据中间表示和目标架构生成可以直接在处理器上运行的机器代码。Intel80x86汇编语言解释器则是一种能够理解、执行Intel80x86指令集架构下的汇编语言代码的程序。它不仅能够执行基础的运算和控制指令，还能够处理较为复杂的字符串操作、位操作等。该解释器通过逐条解释执行汇编指令，为用户提供了一个接近硬件层面的运行和调试环境。图形界面部分采用PyQT6库来构建，PyQT6是一个功能强大的跨平台图形界面开发框架，能够帮助开发者快速构建图形用户界面（GUI）。在这个课设项目中，GUI不仅提供了一个直观、友好的用户交互界面，而且集成了各类编译、解释执行的功能按钮和显示区域。Fluent2设计风格的界面为用户带来流畅且现代化的操作体验，能够有效地展示编译过程中的关键信息和运行结果。整个系统的设计与实现，不仅展现了对编译原理深刻的理解，也体现了将理论知识转化为实践成果的能力。特别是在实现细节上，从编译器的构建到解释器的编写，再到图形界面的设计，每一个环节都充满了技术深度和实用性考量。该系统可作为编程学习、程序调试和软件开发的重要工具，尤其是在学习编译原理、掌握底层语言以及理解计算机系统结构方面具有较高的价值。此外，源代码中可能包含一些关键的代码片段、重要的算法实现以及数据结构的定义等，这些内容对于理解编译原理和汇编语言的实现细节至关重要。开发者不仅能够通过这些内容加深对语言特性的理解，而且还可以通过实验和修改代码来加深对编译过程的认识。“编译原理满分课设”项目成果为学习者提供了一个全面、深入理解编译过程和语言运行机制的平台。通过这个课设，学习者可以更直观地掌握编译原理的核心概念，以及如何将理论应用到实践中去。同时，该课设的实现细节和源代码也为相关领域的研究人员提供了参考资料，有助于他们在未来的研究和开发工作中获得灵感和依据。------

本文提出基于协作强化学习（CRL）的自适应电源管理方法，用于太阳能无线传感器网络。通过Q-learning与SARSA(l)算法，结合节点剩余能量、预测采集能量及簇头信息，动态调整占空比，实现能量中性与网络吞吐量最大化。实验表明，该方法在不同环境变化、参数退化和节点密度下均优于静态与非协作策略，具备强适应性与鲁棒性，适用于物联网场景下的智能能量管理。在无线传感器网络中，电池能量的限制性对网络管理提出了巨大的挑战。随着环境能源收集技术的发展，传感器节点能够从周围环境中提取能量，这为无线传感器网络提供了补充能源，从而打破了传统电池能量的限制。特别是在太阳能供电的无线传感器网络中，通过将网络中的节点分组成簇，可以有效管理能源，提高网络吞吐量。本文提出了一种基于协作强化学习的自适应能源管理方法，该方法特别适用于具有能量收集能力的簇状太阳能无线传感器网络。协作强化学习方法整合了Q-learning与SARSA(l)算法，能够根据节点的剩余能量、预测采集能量以及簇头节点能量信息，动态调整节点的工作占空比，从而达到能量中性状态，并最大化有效数据吞吐量的目标。在多主体环境中，这种协作策略允许节点基于当前状态采取相应行动，以优化其操作占空比。这种方法不仅适用于静态能源分配策略，而且也超越了非协作学习方法。通过实验验证，协作强化学习方法能有效提升网络吞吐量，相较于静态和非协作策略，在簇状无线传感器网络应用中表现更佳。此外，该方法在环境变化、参数退化和节点密度变化时仍能保持高适应性与鲁棒性，表明其在物联网应用场景中的智能能源管理方面具有良好的应用前景。在太阳能无线传感器网络中，通过协作强化学习方法的引入，网络管理变得更加智能和高效。该方法通过动态调整网络中各节点的工作状态，使能量分配更加均衡，同时有效应对了网络中不断变化的服务质量要求。通过连续地收集、预测和调整能量使用策略，网络能够在保证持续通信的同时，优化能源消耗，延长网络整体的使用寿命。这种智能的能源管理策略，不仅提高了网络的数据处理能力，而且确保了网络在面对不断变化的外部条件时能够自我适应和优化运行。研究成果对于智能城市、环境监测和远程监控等物联网应用领域具有重要意义。在这些领域，无线传感器网络通常需要在各种复杂和多变的环境中部署，并持续提供准确的监测数据。利用协作强化学习方法优化能源管理，不仅能显著提升网络性能，还能减少人力物力的投入，从而降低整体的运营成本。与此同时，该方法的成功应用，也为其他类型的无线网络提供了宝贵的能源管理经验，为未来网络设计和发展提供了新的思路和方法。协作强化学习方法在太阳能无线传感器网络中的应用，为解决网络能源管理问题提供了行之有效的方案。通过智能决策和自主优化，该方法能够显著提升网络性能，为物联网应用领域带来了新的可能性。

C++ Boost是一个广泛使用的跨平台的C++库，它提供了大量的预编码的功能，这些功能涉及了多线程编程、图形学、正则表达式处理以及数学计算等多个方面。它以其高效、灵活以及标准兼容性强的特点，成为C++开发者在进行高级编程时不可或缺的工具之一。Boost库包含的组件非常丰富，例如Boost.Asio提供了用于网络和低级I/O编程的工具；Boost.Thread是C++11之前最广泛使用的线程库；Boost.Regex支持正则表达式；Boost.Graph则是一个通用的图算法库，用于处理各种图结构问题。这些组件不仅覆盖面广，而且拥有高效的性能和清晰的接口设计，使得开发者在面对复杂的编程任务时能够更加专注和高效。Boost库自2000年发布以来，一直持续进行更新和改进。Boost社区活跃，聚集了许多经验丰富的开发者，他们致力于优化现有组件并不断推出新的组件以应对新的编程挑战。正因为这种持续的努力，Boost库能够与时俱进，为开发者提供最前沿的编程工具。随着计算机编程和软件工程的发展，新的编程范式和工具不断涌现，Boost库也能够迅速适应这些变化。例如，它与现代C++标准C++11、C++14、C++17和C++20等的兼容性非常好，许多新标准中的特性都借鉴了Boost库的设计思想。此外，Boost库还提供了许多模板元编程和函数式编程的工具，这些工具极大地丰富了C++的编程模型，并推动了编程范式的变革。Boost库的安装和使用也很方便。开发者可以通过包管理器或者直接从官方网站下载并安装。由于Boost库对跨平台的良好支持，它能够在Windows、Linux、MacOS等各种操作系统上无差别地运行。此外，Boost库对编译器的支持也很广泛，包括但不限于GCC、Clang、MSVC等主流编译器。Boost库是C++编程领域中一个成熟、稳定且功能强大的第三方库集合。它不仅解决了许多常见的编程问题，还提供了标准库之外的高级功能和算法。对于追求高效率和高质量代码的C++开发者来说，Boost库无疑是一个值得信赖的伙伴。

本研究将机器学习算法融入二维同时定位与建图（2D-SLAM）技术，旨在实现对环境中特定物体的识别与标注。传统2D-SLAM仅能构建环境的二值地图，缺乏语义信息，限制了其在智能导航与环境感知中的应用。为此，研究引入点云聚类与图像预处理方法，结合主成分分析（PCA）进行特征提取与降维，并对比多种分类算法，包括k-means、k-NN、深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）。实验结果表明，DNN模型训练准确率达97.17%，验证准确率达97.22%；而CNN在验证集上准确率高达97.96%，接近完美分类。针对实际SLAM地图的预测准确率可达80%，验证了该方法在森林树木计数等场景中的可行性。尽管CNN精度更高，但DNN在计算速度上具备2至3倍优势，更适合资源受限的实时系统。研究成果表明，机器学习可有效增强2D-SLAM的环境理解能力，为智能机器人、无人车等提供更丰富的语义支持。