Lysee 表达式中的运算符按优先级排列分为以下几种:
NEG : - | NOT : not | BNOT: ~ | FMT : @ | | | 单目 : 最高
MUL : * | DIV : / | IDIV: \ | MOD : % | | | 乘除模: 1
ADD : + | DEC : - | | | | | 加减 : 2
BXOR : ^ | BAND: & | BOR : | | BSHL: << | BSHR: >> | | 位运算: 3
MKPAIR: | IS : is | AS : as | | | | 测试 : 4
EQ : == | NE : != | LT : < | LE : <= | GT : > | GE: >= | 比较 : 5
AND : and | OR : or | | | | | 关系 : 最低
1、单目运算符:
单目运算符的级别最高,包括:
A、NEG : 负数运算
B、NOT : 逻辑取反
C、BNOT: 位运算取反
D、FMT : 字符串格式化
// 代码
int dummy = 10;
println( - dummy); // NEG
println(not dummy); // NOT
println( ~ dummy); // BNOT
= @"dummy=%(dummy)"; // FMT
// 输出
-10
0
-11
dummy=10
2、算术运算符:
分享到:
相关推荐
轻量级脚本引擎 Lysee 2021最新版 V3.0.4 for Delphi ,内含3.0.3 版本X32和 X64的源码(包括3.0.4)及安装版本! lysee是一种支持面向对象编程(语法类似c/c++和java)的轻量级脚本引擎,能够非常简便的嵌入到使用...
delphi使用lysee脚本的例子(windows下),很容易扩展,非常适合初学者。此脚本为开源,作者本身提供了一个例子。
TCodeEdit是本人为Lysee编写的语法加亮代码编辑器,使用纯Pascal开发,当前版本支持Pascal、Lysee、C/C++和Java的代码编写,项目代码托管在GitHub(https://github.com/lysee/TCodeEdit.git)。TCodeEdit在Lazarus中...
NULL 博文链接:https://pascal4123.iteye.com/blog/1584900
06_QLibrary.zip
本毕设课题是属于计算机视觉下的目标检测与识别,对象为自然场景下的各种文本信息,通俗的说就是检测识别图片中的文本信息。由于文本的特殊性,本毕设将整个提取信息的过程可以分为检测、识别两个部分。 论文对用到的相关技术概念有一定的介绍分析,如机器学习,深度学习,以及各种的网络模型及其工作原理过程。 检测部分采用水平检测文本线方式进行文本检测,主要参考了乔宇老师团队的 CTPN 方法,并在正文部分从模型的制作到神经网络的设计实现对系统进行了较为详细的分析介绍。 识别部分则采用的是 Densenet + CTC,对于印刷体的文字有较好的识别。
毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
numpy安装 numpy安装 python get-pip.py
协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
strcmp函数应用.zip
2.py
解读MIT-BIH数据的MATLAB代码.zip
可以查询各种医保内的药物,包括规格厂家和详细的相关资料,种类很齐全,方便大家查询,和了解药物价格等方面。
npz文件 代码中,我们首先定义了一个数据类Data,其中包含x和y两个成员变量。 然后,我们创建了数据对象,并将其保存到文件中。我们使用np.savez函数将数据字典保存到文件中,其中字典的键为变量名,值为对应的数据数组。 接下来,我们使用load_from_file方法从文件中加载数据,并创建一个新的数据对象。 最后,我们使用Matplotlib库绘制出新数据对象的图形。通过plot函数,我们将x和y作为横纵轴数据进行绘制。然后,我们添加坐标轴标签、标题,并显示网格线。 运行代码后,将显示一个绘制出的数据图形。 数据保存: def save_to_file(self, filename): data_dict = { 'x': self.x, 'y': self.y } np.savez(filename, **data_dict) # 将数据保存到文件 filename = 'data.npz' data.save_to_file(filename)
matlab矩阵的生成.zip
模拟器非常好用,赶紧来下载
大家好呀!今天来介绍一款常用进制转换器,也就是 16 进制、10 进制、2 进制转换计算器。有了它,你可以轻松实现不同进制之间的快速转换。无论是将 16 进制转换为 10 进制或 2 进制,还是从其他进制转换过来,它都能准确而高效地完成。无论是在计算机编程、数字电路等领域,还是日常对进制转换有需求的时候,它都能成为你的得力小助手,让进制转换不再麻烦,快来试试吧!
GIMP完整指南
IMG_20240519_155556.jpg
资源内容为java操作minio文件上传下载,也涉及到加密操作,主要是minio的SSE-C模式,具体内容在Sprintboot01ApplicationTests.MinioTest()中。 包含以下内容: //1.测试数据上传 testUploadString(); //2.测试数据下载 testDownLoadString(); //3..测试数据加密上传 testUploadStringEncryt(); //4.测试加密数据下载 testDownLoadStringEncryt(); //5.测试文件上传 testUploadFile(); //6.测试文件加密上传 testUploadFileEnctry(); //7.测试文件加密下载 testDownLoadFileEncryt();