What does npm exec do? What is the difference between «npm exec» and «npx»?

What are the building blocks of OWL ontologies?

Learn more about «RDF star», «SPARQL star», «Turtle star», «JSON-LD star», «Linked Data star», and «Semantic Web star».

The Hadamard gate is one of the simplest quantum gates which acts on a single qubit.

Learn more about the bra–ket notation.

Progressive Cactus is an evolution of the Cactus multiple genome alignment protocol that uses the progressive alignment strategy.

The Human Genome Project is an ambitious project which is still underway.

What are SVMs (support vector machines)?

Find out more in Eckher’s article about TensorFlow.js and linear regression.

On the importance of centralised metadata registries at companies like Uber.

Facebook’s Nemo is a new custom-built platform for internal data discovery. Learn more about Facebook’s Nemo.

What is Data Commons (datacommons.org)? Read Eckher’s introduction to Data Commons (datacommons.org) to learn more about the open knowledge graph built from thousands of public datasets.

Learn more about how Bayer uses semantic web technologies for corporate asset management and why it enables the FAIR data in the corporate environment.

An introduction to WikiPathways by Eckher is an overview of the collaboratively edited structured biological pathway database that discusses the history of the project, applications of the open dataset, and ways to access the data programmatically.

Eckher’s article about question answering explains how question answering helps extract information from unstructured data and why it will become a go-to NLP technology for the enterprise.

Read more about how document understanding AI works, what its industry use cases are, and which cloud providers offer this technology as a service.

Lexemes are Wikidata’s new type of entity used for storing lexicographical information. The article explains the structure of Wikidata lexemes and ways to access the data, and discusses the applications of the linked lexicographical dataset.

The guide to exploring linked COVID-19 datasets describes the existing RDF data sources and ways to query them using SPARQL. Such linked data sources are easy to interrogate and augment with external data, enabling more comprehensive analysis of the pandemic both in New Zealand and internationally.

The introduction to the Gene Ontology graph published by Eckher outlines the structure of the GO RDF model and shows how the GO graph can be queried using SPARQL.

The overview of the Nobel Prize dataset published by Eckher demonstrates the power of Linked Data and demonstrates how linked datasets can be queried using SPARQL. Use SPARQL federation to combine the Nobel Prize dataset with DBPedia.

Learn why federated queries are an incredibly useful feature of SPARQL.

What are the best online Arabic dictionaries?

How to pronounce numbers in Arabic?

List of months in Maori.

Days of the week in Maori.

The list of country names in Tongan.

The list of IPA symbols.

What are the named entities?

What is computational linguistics?

Learn how to use the built-in React hooks.

Learn how to use language codes in HTML.

Learn about SSML.

Browse the list of useful UX resources from Google.

Where to find the emoji SVG sources?.

What is Wikidata?

What’s the correct markup for multilingual websites?

How to use custom JSX/HTML attributes in TypeScript?

Learn more about event-driven architecture.

Where to find the list of all emojis?

How to embed YouTube into Markdown?

What is the Google Knowledge Graph?

Learn SPARQL.

Explore the list of coronavirus (COVID-19) resources for bioinformaticians and data science researchers.

Sequence logos visualize protein and nucleic acid motifs and patterns identified through multiple sequence alignment. They are commonly used widely to represent transcription factor binding sites and other conserved DNA and RNA sequences. Protein sequence logos are also useful for illustrating various biological properties of proteins. Create a sequence logo with Sequence Logo. Paste your multiple sequence alignment and the sequence logo is generated automatically. Use the sequence logo maker to easily create vector sequence logo graphs. Please refer to the Sequence Logo manual for the sequence logo parameters and configuration. Sequence Logo supports multiple color schemes and download formats.

Sequence Logo is a web-based sequence logo generator. Sequence Logo generates sequence logo diagrams for proteins and nucleic acids. Sequence logos represent patterns found within multiple sequence alignments. They consist of stacks of letters, each representing a position in the sequence alignment. Sequence Logo analyzes the sequence data inside the user’s web browser and does not store or transmit the alignment data via servers.

Te Reo Maps is an online interactive Maori mapping service. All labels in Te Reo Maps are in Maori, making it the first interactive Maori map. Te Reo Maps is the world map, with all countries and territories translated into Maori. Please refer to the list of countries in Maori for the Maori translations of country names. The list includes all UN members and sovereign territories.

Phonetically is a web-based text-to-IPA transformer. Phonetically uses machine learning to predict the pronunciation of English words and transcribes them using IPA.

Punycode.org is a tool for converting Unicode-based internationalized domain names to ASCII-based Punycode encodings. Use punycode.org to quickly convert Unicode to Punycode and vice versa. Internationalized domains names are a new web standard that allows using non-ASCII characters in web domain names.

My Sequences is an online platform for storing and analyzing personal sequence data. My Sequences allows you to upload your genome sequences and discover insights and patterns in your own DNA.

Словообразовательный словарь «Морфема» дает представление о морфемной структуре слов русского языка и слов современной лексики. Для словообразовательного анализа представлены наиболее употребительные слова современного русского языка, их производные и словоформы. Словарь предназначен школьникам, студентам и преподавателям. Статья разбора слова «сладкоежка» по составу показывает, что это слово имеет два корня, соединительную гласную, суффикс и окончание. На странице также приведены слова, содержащие те же морфемы. Словарь «Морфема» включает в себя не только те слова, состав которых анализируется в процессе изучения предмета, но и множество других слов современного русского языка. Словарь адресован всем, кто хочет лучше понять структуру русского языка.

Разбор слова «кормушка» по составу.

Разбор слова «светить» по составу.

Разбор слова «сбоку» по составу.

Разбор слова «шиповник» по составу.

Разбор слова «народ» по составу.

Разбор слова «впервые» по составу.

Разбор слова «свежесть» по составу.

Разбор слова «издалека» по составу.

Разбор слова «лесной» по составу.

как читать состав косметики? – 4fresh блог

О том, как читать состав косметики, с нами поделилась Алена Эко, чей блог посвящен тщательному разбору средств.

Когда вы берете в руку крем для лица, то на что прежде всего обращаете внимание? На дизайн упаковки? На обещания производителя? На состав? Удивитесь ли вы, если узнаете, что о качестве продукта, о том, как он и будет ли работать, может сказать только его состав, список ингредиентов, то, из чего крем состоит?

Именно то, что находится в продукте, говорит о его конкретной цене. Ведь мало кто задумывается, что большую долю в продукте стоит не наполнение баночки, а реклама. Чем больше рекламы, тем мизернее настоящая цена содержимого баночки.

Подумайте об этом, пролистывая картинки дорогих кремов в глянцевых журналах.

Зачем нужно обращать внимание на состав?

Итак, а зачем это вообще нужно — обращать внимание на INCI (International Nomenclature of Cosmetic Ingredients)? Именно так называется официальный список ингредиентов в косметике, который должен быть расположен на каждой упаковке любого косметического средства.

О чем расскажет список ингредиентов:

• О количестве: ингредиенты в списке INCI указаны по убыванию. Это значит, что в начале всегда стоит ингредиент, которого в продукте больше всего. Чаще всего это вода.
• О качестве: вы можете узнать, что именно дает консистенцию вашему крему — силикон (который стоит на втором месте и совсем не является активным компонентом, а только создает видимость гладкой кожи) или растительное масло (которое является активным компонентом, т.к. по составу очень похоже на состав кожного сала, проникает в кожу, ремонтирую кирпичную стену защитного барьера).
• О происхождении: по сноскам в INCI вы можете увидеть, какие ингредиенты были (и были ли) выращены по законам органического земледелия.
• О безопасности: все-все компоненты косметики, даже самые критичные, как консерванты (ищите в конце списка INCI), должны быть вынесены с список ингредиентов. Поэтому даже если у продукта нет экомарикровки (например, BDIH, NaTrue или Ecocert), то по наличию или отсутствию критичных ингредиентов вы можете отличить действительно натуральную косметику от псевдо-натуральной.

Почему нужно избегать критичные ингредиенты?

Не стоит забывать, что у производителей косметики цель номер один — это получить прибыль. Проще всего это сделать, если использовать дешевые ингредиенты и продавать продукты подороже.

В 99% эти дешевые ингредиенты будут либо бесполезными для кожи или волос (например, силиконы или минеральное масло), либо даже аллергенными, канцерогенными и мутогенными (например, парабены имеют гормоноподобное действие, а катон был с 2015 года запрещен во всей несмываемой косметике в ЕС за его высокую аллергенность).

Но зачем тогда производители косметики используют эти критичные ингредиенты?

Потому что они дешевые, и с ними легко работать! Нет никаких проблем использовать минеральное масло — оно не портится, хорошо смешивается с другими ингредиентами и при этом стоит копейки.

Намного сложнее ввести в состав качественные растительные масла, типа арганового или виноградной косточки. Они дорогие, быстро портятся, их сложнее ввести в рецептуру.

А что с натуральной косметикой?

«Но производители натуральной косметики тоже хотят получить прибыль»,- скажете вы.

Да, конечно! Но, к счастью, натуральная косметика, действительно натуральная (в идеале с экомаркировкой) имеет за плечами больше, чем просто зелёные упаковки и обещания производителей.

Натуральная косметика — это ещё и философия, осознанный отказ при производстве не только от минерального масла, синтетических отдушек и красителей, продуктов животного происхождения (например, коллаген из говядины или гиалуроновая кислота из петушиных гребней), но и от растранжиривания природных ресурсов (например, сертифицирующие органы Ecocert проверяют не только, как косметика производится, но и как утилизируются отходы).

Натуральная косметика уже давно переросла жирные безводные мази или мытье волос глиной. Сегодня это легкие текстуры, шампуни со сливочной пеной, даже яркие декоративные продукты.

Как этого добиваются производители натуральной косметики? Они просто используют всё то, что разрешено по стандартам натуральной/органической косметики, например, стандартом Cosmos или NaTrue.

Как читать состав?

Давайте сравним составляющие моющего средства, например, шампуня, из сегмента классической косметики и натуральной. Подобные ингредиенты вы можете также увидеть в средствах для умывания и очищения лица, например.

Конечно, перечислить абсолютно все ингредиенты невозможно, но это самые основные, на которые следует обращать внимание!

Разбираем состав на примере

Давайте закрепим наши знания на примере — разберём состав шампуня Dr. Konopka’s Шампунь против перхоти.

Конспект урока по русскому языку «Разбор слова по составу»

Тема. Разбор слова по составу.

Педагогическая задача: Выявить уровень сформированности умений выполнять разбор слов по составу с целью устранения ошибок на следующих уроках.

Планируемые результаты:

Предметные: знают части слова (корень, приставку, суффикс, окончание), алгоритм разбора слов по составу; умеют выделять корень слова, образовывать однокоренные слова, подбирать слова к схемам, разграничивать понятия «части слова» и «части речи».

Метапредметные:

Регулятивные: выполнять разбор слов по алгоритму, сравнивать своё задание с образцом.

Познавательные: находят ответы на свои вопросы в ходе анализа выполненных заданий.

Коммуникативные: доносят свою позицию до всех участников образовательного процесса, оформляют свои мысли в устной и письменной речи (на листочках самостоятельной работы), умеют обмениваться мнениями в паре, слушать друг друга, понимать позицию партнёра.

Личностные УУД: имеют целевую установку на отработку алгоритма разбора слов по составу, ориентируются на понимание причин успеха в учёбе в ходе самооценки и взаимооценки работы.

Ход урока:

1. Организационный этап

Давайте создадим хороший эмоциональный настрой: улыбнёмся друг другу руки, поделимся хорошим настроением и пожелаем удачи.

2) Проверка домашнего задания, воспроизведение и коррекция опорных знаний учащихся. Актуализация знаний.

«Разминка для ума»

Отвечаем, быстро.

называется…(окончание)

— Как называется второй зимний месяц?-январь

• Часть слова без окончания называется …основой

• Назовите слово, противоположное слову враг.-друг

• Чем кончается лето и начинается осень?-о

— Сколько гласных букв в русском алфавите?-10

3) Постановка цели и задач урока. Мотивация учебной деятельности учащихся.

1. На слайде дана схема:

мороз

— Составьте слова по схеме.

— Какие слова составили? Как эти слова называются?

— Какой «секрет» есть у всех однокоренных слов?

(одинаковый корень и близкое значение)

Мороз, морозец, морозный, заморозки

— Из каких частей состоят слова?

— Что такое корень? Приставка? Суффикс? Окончание?

— Какие части слова служат для образования новых слов?

— Расскажите порядок разбора слова по составу.

1. Какова же будет тема урока?

РАЗБОР СЛОВА ПО СОСТАВУ.

— Какие задачи поставим? (Упражняться в разборе слов по составу, определять части слова)

— Значит, мы должны выяснить, что у каждого из вас получается, а что нет. Над чем нам предстоит ещё поработать?

— Как будем работать? ( С учителем, сами, в паре)

— Что вы должны знать и уметь, чтобы безошибочно выполнять разбор слова по составу?

-А что нам может помочь действовать организованно и научиться быстро

и грамотно разбирать слова по составу? (План действия, алгоритм).

-Следовательно, какова же цель нашего урока? (Составить алгоритм разбора слова

по составу).

У детей на партах пошаговый план алгоритма. Учащиеся работают в парах.

-Составим алгоритм разбора слова по составу.

-Запиши слово.

-Измени слово и выдели окончание.

-Отдели окончание от основы и выдели основу.

-Подбери однокоренные слова и выдели корень.

-Найди и обозначь приставку и суффикс.

Проверка:

-Какой первый шаг?

-Что нужно сделать потом?

-Мы составили свой алгоритм. Давайте убедимся в правильности его

построения. Откройте учебник на стр.123.

-Чем отличается наш алгоритм от предоставленного в учебнике?

(Для устного разбора, а наш для письменного).

4) Первичное закрепление

-в знакомой ситуации (типовые)

Практическое применение

На доске записаны слова в 4 слова. Выделяют части слова, используя алгоритм.

перегородка ореховый побег соседка

-Вы научились разбирать слова по составу. Молодцы!

-в изменённой ситуации (конструктивные)

Самостоятельная работа.

Задания на карточке:

Снежный, ледок, посадка

Умение определять корень слова.

+ если верно выполнено всё задание, т.е. найдены 2 слова

2. Укажи порядок разбора слова по составу:

__ Найди корень: подбери несколько однокоренных слов.

__ Прочитай слово.

__ Измени слово и выдели окончание.

__ Выдели основу слова.

__ Найди и обозначь приставку и суффикс

(если они есть)

Знание алгоритма разбора слова по составу.

3. Правильно ли выбраны слова к схеме. Поможет тебе выполнить это задание алгоритм разбора слов по составу.

медный снежок медовый

подружка дерево подводник

Находить соответствие слова схеме

5. Сформулируй задание к упражнению:

_______________________________________________

фокус

мель ник=___________

лес

Умение сформулировать задание

4. Проверь, верно ли указаны части слова:

Золотые (прил.) осинки(сущ.) шумят (глагол) листьями (сущ.).

А) Да.

Б) Нет.

Если нет, исправь ошибки.

+ 1.Умение видеть соответствие или несоответствие заданию.

+2. Умение разбирать слова по составу.

8. Анализ результатов. Проверяем вместе

Твоя оценка

1.Умение определять корень слова.

2. Знание алгоритма разбора слова по составу.

3. Находить соответствие слова схеме

4. Умение сформулировать задание

5. а) Умение видеть соответствие или несоответствие заданию.

Б) Умение разбирать слова по составу.

5. Физкультминутка. слайд

Учебник с.123 упр.50

5) Творческое применение и добывание знаний в новой ситуации (проблемные задания)

На слайде – шарады оценка расписание

6) Информация о домашнем задании, инструктаж по его выполнению

Придумайте 5 слов и разобрать их по алгоритму, который мы сегодня составили.

7) Рефлексия (подведение итогов занятия)- слайд

Сегодня на уроке: Мы составили…

Мы научились…

— В каких заданиях не было ошибок?

— Над чем надо поработать?

— Это будет задачей на следующий урок.

— На следующем уроке будете выполнять те задания, в которых допустили сегодня ошибки.

зация зна-

ний и фик-

сация за-

труднений в

деятельно-

сти.

-Прочитайте, пожалуйста, слова и озаглавьте, объединив данные слова одной темой.

Слайд 1

-Что можно сказать о словах первого столбика?

-Докажите

-Как озаглавим слова второго столбика?

-Давайте выделим составные части данных родственных слов, прокомментируем и запишем в тетради.

-Снег снежный
снега снежинка
снегу подснежник

Деятельность учителя

Деятельность учащих-

ся

УУД

1.Органи-

зационный

момент

Учитель приветствует детей, мотивирует на учебную деятельность.

Учащиеся настраиваются на урок.

Коммуникативные: планирование учебного сотрудничества с учителем и сверстниками; личностные: наличие мотивации к труду, работе на результат

о снеге снежки

-Это однокоренные слова.

-Это разная форма одного и того же слова «снег».

-Здесь изменяется только окончание

(дети выделяют окончание и корень данных слов)

-Однокоренные или родственные слова.

Коллективный разбор слов, фронтальная работа.

Коммуникативные: планирование учебного сотрудничества с учителем и сверстниками; регулятивные:

контролировать процесс результаты своей деятельности; познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи;

личностные: развитие самостоятельности

3.Самооп-

ределение к

деятельно-

сти.

— Откройте, пожалуйста, учебник на станице 73, рассмотрим схему. Со всеми ли частями слова мы познакомились?

-Назовите часть слова, с которой мы еще не знакомы.

-Сформулируйте тему урока

(Ответы детей)

-Основа

-Тема нашего урока «Основа слова»

Регулятивные:

осуществлять анализ с выделением существенных признаков, делать самостоятельно простые выводы; коммуникативные:

оформлять свои мысли в устной форме для решения коммуникативных задач;

познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи ; личностные: развитие самостоятельности

4.Постановка

учебной за-

дачи.

-Сейчас, ребята я выделю в данных словах основу. Вы, наблюдая и анализируя мои действия, должны сделать вывод: что называется основой

-Какую задачу мы ставим себе на данный урок?

— Мы видим надстрочный знак над словом, что он может обозначать?

Слайд 2

— В конце урока мы разберем по составу данные слова, выделив все его составные части, в том числе и основу, таким образом, проверив себя.

Дети высказывают свои предположения и приходят к выводу:

-Основа – это составная часть слова, в которую входит корень, приставка, суффикс. Т.е. все слово без окончания и является основой.

-Научится выделять основу слова.

(Дети находят в условных обозначениях этот знак)

— Этот знак обозначает, что данное слово мы должны разобрать по составу.

Регулятивные:

осуществлять анализ с выделением существенных признаков, делать самостоятельно выводы; познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи

5.Построение

проекта вы-

хода из за-

труднения.

Первичное

закрепление

каждого по-

няти

Откройте учебник на странице 95 и прочитайте правило тётушки Совы. Всё ли мы правильно сказали про основу слова? Что дополнительно сообщила нам тётушка Сова?

-Найдите упражнение 181 на странице 96.

Мы работаем парами.

— А сейчас немного отдохнем вместе с Машей из мультфильма «Маша и медведь».

-Мы сделали правильные выводы. Но тётушка Сова нас дополнила, что в основе слова заключено его лексическое значение.

Работа детей. Взаимопроверка.

Физкультминутка

Коммуникативные: планирование учебного сотрудничества со сверстниками; Регулятивные:

осуществлять анализ с выделением существенных признаков, делать самостоятельно простые выводы; коммуникативные:

оформлять свои мысли в устной форме для решения коммуникативных задач;

познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи; личностные: развитие самостоятельности

6.Самостояте

льная работа

с самопроверкой

по эталону

-Работаем на нэтбуках.

К нам в гости пришла Маша из мультфильма «Маша и медведь». Она решила поиграть в «Поле чудес». Слайд 4

Ваша задача – помочь Маше отгадать слово, а также составить свои слова, состоящие из таких же частей, как у Маши. Все свои слова пишете у себя на открытой странице, определенным цветом выделяя все составные части слова. Основу мы выделяем подчеркиванием.

В процессе отгадывания я могу открыть одну или две значимые части слова. Вы можете найти подсказку в упр. 183 на стр.97.

Затем мы сверяемся с доской и смотрим, угадали ли вы заданные слова и сумели оказать помощь Маше. Так же мы проверяем, какие слова, состоящие из таких же частей, вы написали. Слайды 5-10

Самостоятельная работа

с самопроверкой

по эталону.

Приложение 1

Коммуникативные: планирование учебного сотрудничества с учителем;

Регулятивные: контролировать процесс и результаты своей деятельности;

осуществлять анализ с выделением существенных признаков, делать самостоятельно простые выводы; познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи; личностные: развитие самостоятельности и личной ответственности;

7.Рефлексия

деятельности

(итог урока)

-Ребята, что нового мы сегодня узнали? Чему мы учились на уроке?

— Ребята, а сейчас мы возвращаемся к тем словам, при помощи которых мы должны себя проверить, как мы научились выделять основу и другие составные части слова и оценить свои успехи цветом. Слайд 12

-Кто хочет выставить свою оценку в классный журнал, может со своей тетрадью подойти к учителю для анализа оценки и своей классной работы.

— Домашнее задание: прочитать памятку № 5 на стр.146, упр. 185.

-Мы узнали, что называется основой слова, и научились ее выделять в словах.

Разбор слов по составу. Слайд 11

Взаимопроверка.

Самооценка на полях тетради при помощи цвета.

Регулятивные:

контролировать процесс и результаты своей деятельности;

делать самостоятельно выводы; познавательные:

строить рассуждения, устанавливать причинно-следственные связи; личностные: развитие самостоятельности и личной ответственности.

КАК НАУЧИТЬ РЕБЁНКА ЧИТАТЬ: ТОП-3 МЕТОДИКИ

Рано или поздно перед каждым родителем встаёт вопрос: как научить ребёнка читать? Давайте рассмотрим три наиболее популярные сегодня методики обучения чтению.

Классическая методика

Наиболее распространенной методикой обучения чтению считается звукобуквенная методика Бориса Эльконина. На сегодняшний день в большинстве школ детей учат читать именно по этой методике. По её же принципу построены практически все Буквари. Изначально методика была разработана для детей 6-7 лет. Если же вы решили начать обучение раньше, имейте в виду, что для освоения методики Эльконина ребёнку потребуется умение анализировать и синтезировать материал, а на это способен далеко не каждый докшольник.

Плюсы: Не требует от родителей специальной подготовки и теоретических знаний. Существует множество букварей, книг и пособий.

Минусы: Знание букв не обеспечивает умение читать. Подходит  старшим дошкольникам, но не подходит малышам.

Методика Н. Зайцева

Данная методика предлагает учить ребёнка чтению на основе складов, прописанных на гранях кубиков. Обучение по кубикам Зайцева проходит в игре. Дети поют склады, прохлопывают их в ладоши, бегают и прыгают. Для лучшего восприятия кубики различаются по размеру, цвету, тяжести и даже звуку.

Плюсы: Ребёнок быстро и легко осваивает чтение. В процесс обучения включены все каналы восприятия информации: визуальный, аудиальный и кинестетический. Обучение проходит в форме увлекательных игр.

Минусы: В школе могут возникнуть затруднения при разборе слов по составу, фонематическом разборе.

 Методика Глена Домана

Метод, при котором детям показывают карточки с крупно написанными словами. При этом взрослый громко произносит написанное слово в слух. Автор рекомендует уделять каждому такому «уроку» с карточками всего 5-10 секунд. Но проводить их нужно несколько десятков раз в день.

Плюсы: Подходит для самых маленьких учеников. Если заниматься целенаправленно, то уже очень скоро можно достичь хороших результатов.

Минусы: Ребёнок не принимает активного участия в обучении. Требуется большой объём материала и возможность постоянно выделять время на уроки.

А наш «Читарик-Смешарик» построен по особой методике – лосиной! Почему лосиной? Да потому что придумал её наш Лосяш – великий учёный и педагог от природы. Он взял проверенную временем методику обучения чтению и усовершенствовал её, придумав много интересных игр и заданий.

Основные принципы методики Лосяша:

– Ученикам нужно предлагать только те книжки, которые им интересно читать. Научить читать можно и на скучных книгах, а вот полюбить чтение – только на интересных.

– Нужно показать пользу чтения на наглядных и понятных примерах. Например, сломать ценный прибор, а потом прочитать инструкцию и починить его. Ребёнок должен знать, что с помощью чтения он может справиться с любой ситуацией, как настоящий герой.

– Нельзя оставлять ученика с книгой один на один, пока он учится читать. Он может не справиться с заданием и заскучать. Поэтому книги нужно читать вместе – по очереди.

– Учить читать нужно постепенно. Сначалы выучить все буквы. Потом научиться читать по слогам вслух. А затем учиться читать быстро и про себя.

А по каким методикам учите читать своих детей вы? Давайте обсуждать! https://vk.com/topic-52398483_30225705

SI413: Анализ сверху вниз и снизу вверх

Чтение

Повторное сканирование

Такие инструменты, как flex , работают иначе.Как пользователи мы указываем токены с помощью регулярных выражений. Затем согните строит FA для каждого регулярного выражения и объединяет все в результате FA. Полученный FA превращается в DFA, который затем минимизируется. Затем он преобразуется в код — обычно с поиском в таблице символов состояния. Преимущество, как я надеюсь, вы видели в лаборатории, это изменения в язык, который добавление, удаление или изменение токенов обычно требует незначительных изменений в гибкий файл. Основные изменения в DFA, в результате все обрабатываются автоматически.

Разбор

Есть два основных подходы к парсингу: сверху вниз или снизу вверх. Их основное различие в том, как они используют стек. В восходящий синтаксический анализ, который мы обсуждали в Теории, символы помещается в стек и, когда мы узнаем правую сторона правила грамматики на вершине стека (в обратном порядок, собственно), мы выталкиваем те symobls из стека и выталкивает нетерминальный символ в левой части правила. Сверху вниз парсинг извлекаем из стека нетерминал, ищем правило с этим символом слева, затем нажмите символы, составляющие правую часть этого правила, на стек (на самом деле в обратном порядке).Если восходящий парсер успешно разбирает строку, мы должны закончить с начальный символ в стеке. Когда нисходящий парсер анализирует строку, в которой начинается с с начального символа на стек. Рассмотрим грамматику $ A \ rightarrow abc $:

ввод: abc стек: A ||
                                     # поп A и нажмите a b c в обратном порядке
       Стек abc: a b c ||
                                     # прочитать и открыть
        стек bc: b c ||
                                     # читать b и pop b
         c стек: c ||
                                     # читать c и pop c
                  стек: || 

ввод: abc стек: ||
                                     # прочтите и нажмите
        стек bc: a ||
                                     # прочтите b и нажмите b
         c стек: b a ||
                                     # прочтите c и нажмите c
                  стек: c b a ||
                                     # вытолкните a b c в обратном порядке и нажмите A
                  стек: A || 

Когда у нас есть более одного правила в грамматике, интереснее.

• При подходе сверху вниз, когда верх стек — это терминал, который мы знаем, что делать: вставьте его, прочтите следующий символ: если они не совпадают, выдает ошибку, в противном случае продолжайте. Когда вершина стопки нетерминальный $ X $, мы выталкиваем его, находим правило граммера $ X \ rightarrow w $ и переместите символы в $ w $ в обратном направлении. заказывать. Но когда таких правил несколько, что мы использовать? Это центральная проблема, которую мы должны решить, чтобы реализовать нисходящий синтаксический анализ.
• При подходе снизу вверх, в любой момент времени у нас есть два варианта: читать входной символ и помещать его в стек (это называется , сдвигая символа), или найдите правило $ X \ rightarrow w $ такая, что вершина стека содержит символы $ w $ в обратном порядке, затем pop эти символы и нажмите на них $ X $ (это именуется , сокращая правилом $ X \ rightarrow w $. Но что делать: сдвинуть или уменьшить? И если ты решил чтобы уменьшить, и есть несколько грамматических правил, которые мы может уменьшиться с учетом текущего стека, который выберите? Это основные проблемы, которые мы должны решить, чтобы реализовать анализ снизу вверх.

Демонстрация сверху вниз / снизу вверх

S -> T S | ;
Т -> аа | BB

S -> T S | ;
Т -> аа | ab
 

S -> T S | ;
T -> aX | aX
Х -> а | Ь
 

Анализ сообщений электронной почты — Python 3.9.4 документация

Исходный код: Lib / email / parser.py

Структуры объекта сообщения могут быть созданы одним из двух способов: они могут быть создается из цельной ткани путем создания сообщения электронной почты объект, добавляя заголовки с помощью интерфейса словаря и добавляя полезные данные используя set_content () и связанные методы, или они могут быть созданы путем анализа сериализованного представления электронной почты сообщение.

Пакет электронной почты предоставляет стандартный синтаксический анализатор, который понимает большую часть электронной почты. структуры документов, включая документы MIME.Вы можете передать парсеру байтов, строки или файлового объекта, и парсер вернет вам корень EmailMessage экземпляр структуры объекта. Для простые сообщения, не относящиеся к MIME, полезная нагрузка этого корневого объекта, скорее всего, будет строка, содержащая текст сообщения. Для сообщений MIME корневой объект вернет True из своего is_multipart () метод, а к его частям можно получить доступ через методы манипулирования полезной нагрузкой, например get_body () , iter_parts () и ходьба () .

На самом деле для использования доступны два интерфейса парсера: Parser API и добавочный FeedParser API. Parser API — это наиболее полезно, если у вас есть весь текст сообщения в памяти, или если все сообщение находится в файле в файловой системе. FeedParser больше подходит, когда вы читаете сообщение из потока, который может блокировать ожидание дополнительных данных (например, чтение сообщения электронной почты из сокета). В FeedParser может обрабатывать и анализировать сообщение постепенно, и только возвращает корневой объект, когда вы закрываете синтаксический анализатор.

Обратите внимание, что синтаксический анализатор может быть расширен ограниченными способами, и, конечно, вы можете реализовать собственный парсер полностью с нуля. Вся логика, что связывает связанный парсер пакета email и Класс EmailMessage воплощен в политике класс, поэтому настраиваемый синтаксический анализатор может создавать деревья объектов сообщений любым способом, которым он найдет необходимо путем реализации пользовательских версий соответствующей политики методы.

FeedParser API

BytesFeedParser , импортированный из электронной почты .модуль feedparser , предоставляет API, который способствует инкрементному синтаксическому анализу сообщений электронной почты, например, что было бы необходимо при чтении текста сообщения электронной почты из источник, который может блокироваться (например, сокет). BytesFeedParser может конечно, использоваться для синтаксического анализа сообщения электронной почты, полностью содержащегося в байтовом объект, строка или файл, но API BytesParser может быть больше удобно для таких случаев использования. Семантика и результаты двух парсеров API идентичны.

API BytesFeedParser прост; вы создаете экземпляр, кормите его связку байтов, пока не станет больше ее кормить, затем закройте синтаксический анализатор, чтобы получить корневой объект сообщения. BytesFeedParser чрезвычайно точен при анализе сообщений, соответствующих стандартам, и очень хорошо справляется со своей задачей синтаксического анализа несоответствующих сообщений, предоставления информации о том, как сообщение был признан сломанным. Он заполнит объект сообщения дефектов атрибут со списком любых проблемы, обнаруженные в сообщении.См. Модуль email.errors для список дефектов, которые он может найти.

Вот API для BytesFeedParser :

класс email.parser. BytesFeedParser ( _factory = None , * , policy = policy.compat32 )

Создайте экземпляр BytesFeedParser . Дополнительный _factory — это вызываемый без аргументов; если не указано иное, используйте message_factory из политики .Вызов _factory всякий раз, когда требуется новый объект сообщения.

Если указана политика , используйте правила, которые она задает, для обновления представление сообщения. Если политика не установлена, используйте compat32 политика, которая поддерживает обратную совместимость с версией пакета электронной почты Python 3.2 и обеспечивает Сообщение по умолчанию. Все остальные политики укажите EmailMessage как _factory по умолчанию.Для Дополнительные сведения о том, что еще контролирует политика , см. Политика Документация .

Примечание: Ключевое слово политики всегда должно быть указано ; По умолчанию будет измените на email.policy.default в будущей версии Python.

Изменено в версии 3.3: Добавлено ключевое слово policy .

Изменено в версии 3.6: _factory по умолчанию соответствует политике message_factory .

корм ( данные )

Подайте синтаксическому анализатору еще несколько данных. данные должны быть байтовыми объект, содержащий одну или несколько строк. Линии могут быть частичными, а парсер правильно сшивает такие частичные строки. Линии могут иметь любое из трех общих окончаний строки: возврат каретки, перевод строки или возврат каретки и новая строка (их даже можно смешивать).

закрыть ()

Завершить синтаксический анализ всех ранее загруженных данных и вернуть корень объект сообщения. Неизвестно, что произойдет при вызове feed () . после того, как этот метод был вызван.

класс email.parser. FeedParser ( _factory = None , * , policy = policy.compat32 )

Работает как BytesFeedParser , за исключением того, что вход в feed () метод должен быть строкой. Это ограничено утилита, поскольку единственный способ сделать такое сообщение действительным — это содержать только текст ASCII или, если utf8 Истинный , без двоичных вложений.

Изменено в версии 3.3: Добавлено ключевое слово policy .

API парсера

Класс BytesParser , импортированный из модуля email.parser , предоставляет API, который можно использовать для анализа сообщения, когда все содержимое сообщения доступны в байтовом объекте или файле. В Модуль email.parser также предоставляет Parser для разбора строк, и парсеры только заголовков, BytesHeaderParser и HeaderParser , который можно использовать, если вас интересует только заголовки сообщения. BytesHeaderParser и HeaderParser могут быть намного быстрее в этих ситуациях, поскольку они не пытаются анализировать тело сообщения, вместо этого устанавливая полезную нагрузку в необработанное тело.

класс email.parser. BytesParser ( _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Создайте экземпляр BytesParser . _класс и политика аргументы имеют то же значение и семантику, что и _factory и policy аргументов BytesFeedParser .

Примечание: Ключевое слово политики всегда должно быть указано ; По умолчанию будет измените на email.policy.default в будущей версии Python.

Изменено в версии 3.3: удален аргумент strict , который устарел в версии 2.4. Добавил policy ключевое слово.

Изменено в версии 3.6: _class по умолчанию соответствует политике message_factory .

синтаксический анализ ( fp , headersonly = False )

Прочитать все данные из двоичного файлового объекта fp , проанализировать результирующие байты и вернуть объект сообщения. fp должен поддерживать как строка чтения () , так и строка чтения () методы.

Байты, содержащиеся в fp , должны быть отформатированы как блок RFC 5322 (или, если utf8 равно True , RFC 6532 ) заголовки стиля и строки продолжения заголовка, которым может предшествовать заголовок конверта. Блок заголовка завершается либо концом data или пустой строкой. За блоком заголовка следует тело сообщение (которое может содержать подчасти в кодировке MIME, включая подчасти с 8 бит ).

Необязательный headersonly — это флаг, указывающий, следует ли останавливать анализ читать заголовки или нет. По умолчанию Ложь , то есть анализирует все содержимое файла.

синтаксических байтов ( байтов , только заголовков = False )

Аналогично методу parse () , за исключением того, что он принимает байтовые объект вместо файлового объекта. Вызов этого метода на подобный байтам объект эквивалентен упаковке байтов в Сначала экземпляр BytesIO и вызов parse () .

Необязательные заголовки , только аналогичны методу parse () .

Точно так же, как BytesParser , за исключением заголовков только по умолчанию True .

класс email.parser. Синтаксический анализатор ( _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Этот класс параллелен BytesParser , но обрабатывает строковый ввод.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict . Добавлено ключевое слово policy .

Изменено в версии 3.6: _class по умолчанию соответствует политике message_factory .

синтаксический анализ ( fp , headersonly = False )

Прочитать все данные из файлового объекта текстового режима fp , проанализировать результирующий текст и вернуть корневой объект сообщения. fp должен поддерживать как строка чтения () , так и read () методов для файловых объектов.

За исключением требований текстового режима, этот метод работает как BytesParser.parse () .

parsestr ( text , headersonly = False )

Аналогично методу parse () , за исключением того, что он принимает строковый объект. вместо файлового объекта. Вызов этого метода в строке эквивалентно переносу текста в экземпляр StringIO первым и вызов parse () .

Необязательные заголовки , только аналогичны методу parse () .

Точно так же, как Parser , за исключением заголовков только по умолчанию True .

Поскольку создание структуры объекта сообщения из строки или файлового объекта является таким это обычная задача, для удобства предусмотрены четыре функции. Они доступны в пространстве имен пакета электронной почты верхнего уровня .

электронная почта. message_from_bytes ( s , _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Вернуть структуру объекта сообщения из байтового объекта. Это эквивалент BytesParser (). parsebytes (s) . Дополнительно _class и Политика интерпретируется как с классом BytesParser конструктор.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict .Добавлено ключевое слово policy .

электронная почта. message_from_binary_file ( fp , _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Вернуть дерево структуры объекта сообщения из открытого двоичного файла объект. Это эквивалентно BytesParser (). Parse (fp) . _ класс и Политика интерпретируется как с классом BytesParser конструктор.

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict . Добавлено ключевое слово policy .

электронная почта. message_from_string ( s , _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Вернуть структуру объекта сообщения из строки. Это эквивалентно Parser (). Parsestr (s) . _class и политика интерпретируются как с конструктором класса Parser .

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict . Добавлено ключевое слово policy .

электронная почта. message_from_file ( fp , _class = None , * , policy = policy.compat32 )

Вернуть дерево структуры объекта сообщения из открытого файлового объекта. Это эквивалентно Parser (). Parse (fp) . _класс и политика интерпретируется как конструктор класса Parser .

Изменено в версии 3.3: Удален аргумент strict . Добавлено ключевое слово policy .

Изменено в версии 3.6: _class по умолчанию соответствует политике message_factory .

Вот пример того, как можно использовать message_from_bytes () в интерактивная подсказка Python:

 >>> импорт электронной почты
>>> msg = email.message_from_bytes (myBytes)
 

Дополнительные примечания

Вот некоторые примечания по семантике синтаксического анализа:

• Большинство сообщений типа multipart , отличных от , анализируются как одно сообщение объект со строковой полезной нагрузкой.Эти объекты вернут False для is_multipart () и iter_parts () вернет пустой список.

• Все сообщения типа multipart будут проанализированы как сообщение контейнера объект со списком объектов вложенного сообщения для их полезной нагрузки. Внешний сообщение контейнера вернет True для is_multipart () и iter_parts () выдаст список подчастей.

• Большинство сообщений с типом содержимого сообщение / * (например, сообщение / статус доставки и сообщение / rfc822 ) также будут анализироваться как объект-контейнер, содержащий полезную нагрузку списка длиной 1.Их Метод is_multipart () вернет True . Единственный элемент, полученный функцией iter_parts () будет объектом вложенного сообщения.

• Некоторые сообщения, не соответствующие стандартам, могут быть внутренне непоследовательными относительно их составные -изд. Такие сообщения могут иметь заголовок типа составной , но их is_multipart () метод может вернуть False . Если такие сообщения были проанализированы с помощью FeedParser , у них будет экземпляр MultipartInvariantViolationDefect в своих дефекты список атрибутов.См. Подробности в email.errors .

3 Анализ и чтение C

3 Анализ и чтение C

Каждая из операций синтаксического анализа принимает три необязательных аргумента ключевого слова. #: Typedef аргумент принимает список имен типов для привязки, как если бы по typedef в исходной строке синтаксического анализатора среда. Аргумент #: source используется для идентификации источника ввода в информация о местонахождении источника. Аргумент #: offset используется как базовое смещение информация о местонахождении источника.Это полезно для анализа исходного кода, извлеченного из середины файл или входной порт. Если этот аргумент опущен или #f, предполагается, что проанализированный текст появляются в начале источника входного сигнала.

3.1 Анализ

Анализирует программу C (‹TranslationUnit›).

Анализирует объявление C (‹ExternalDeclaration›).

Анализирует оператор C (‹Statement›).

Анализирует выражение C (‹Expression›).

Анализирует выражение типа C (‹TypeName›).

3.2 Встраивание C в схему

См. Scribble: The Racket Documentation Tool для получения дополнительной информации о Scribble.

Эта библиотека включает макросы для встраивания исходного кода C в схему, которая будет анализируется во время компиляции. Эти макросы предназначены для работы с Scribble @ -reader чтобы сделать это вложение удобным.

В следующем примере определяется список узлов объявления C, проанализированных во время компиляции и привязка во время выполнения к decls:

#lang at-exp scheme / base

; ...

(определить decls

@program [#: typedef (word)] {

struct tm {

word tm_sec;

word tm_min;

word tm_hour;

слово tm_mday;

слово tm_mon;

слово tm_year;

слово tm_wday;

слово tm_yday;

слово tm_isdst;

})

Обратите внимание на использование at-exp language, чтобы добавить поддержку @ -reader к указанной схеме / базовому языку.

3.2.1 Scribble Reader

Scribble @ -reader сам по себе не распознает синтаксис C; он просто обрабатывает текст произвольной формы, заключенный между {} пары как строковые литералы. Соответствует разделителям, таким как фигурные скобки, круглые скобки. и скобки, однако, что хорошо работает с синтаксисом C.

Специальные формы, определенные в этой библиотеке, работают вместе с Читатель каракулей, позволяющий встраивать C в виде строковых литералов. Читатель просто определяет конец ввода, а анализ выполняется как часть расширения макроса.

Формы, определенные в этой библиотеке, принимают только строковые литералы, поэтому, в частности, вложенные @ -выражения запрещены.

Поскольку синтаксис C требует, чтобы синтаксические анализаторы поддерживали среду типов, чтобы различать имена переменных и имена типов (в соответствии с typedef), все имена типов должны быть объявлены прежде, чем они будут использованы. Для удобства каждая из специальных форм в этой библиотеке принимает необязательный аргумент #: typedef для предварительного объявления имен типов.

3.2.2 Избегайте использования здесь строк

Технически можно использовать специальные формы в этой библиотеке без Читатель каракулей с помощью здесь струны вместо.Однако библиотека не может извлечь точную информацию о местонахождении источника с помощью здесь строки, поэтому это не рекомендуется.

3.2.3 Встраивание C

(номер программы: typedef (type-id ...) src-string ... +)

(программа src-string ... + )