Questions tagged «terminology»

在阅读了一些资料之后，我仍然对用户级和内核级线程感到困惑。 特别是： 线程可以同时存在于用户级别和内核级别 用户级别和内核级别之间有什么区别？

33 operating-systems  terminology  concurrency  os-kernel 

我刚刚完成了第一章介绍计算理论由迈克尔·西蓬瑟这也解释了有限自动机的基本知识。 他将常规语言定义为可以由有限自动机描述的任何事物。但是我找不到他解释为什么普通语言称为“普通语言”的地方。在这种情况下，“常规”一词的起源是什么？ 注意：我是新手，所以请尝试用简单的术语进行解释！

31 formal-languages  regular-languages  terminology  finite-automata  history 

在线上有很多关于上下文无关语法的定义，但是我发现没有什么可以满足我的主要麻烦： 它没有什么背景？ 为了进行调查，我用Google搜索了“上下文敏感语法”，但是仍然找不到“上下文”的含义。 有人可以解释一下context这些名称中的术语吗？

30 terminology  context-free  formal-grammars 

用什么很好的比喻或例子向英语专业解释经典计算机科学与“善于使用MS-Windows”之间的区别 计算机科学 电脑编程 使用电脑 3完全不同的事物。大多数人甚至不知道什么是计算机科学。他们只看到“计算机”一词。因此，“他是计算机科学专业”可以解释为“他可以连接我的打印机”。还是说他“擅长电脑”。几乎没有人知道计算机编程和计算机科学之间的区别。 计算机科学是计算理论。无需实际计算机即可学习CS。CPU微型架构。如何对数字进行排序，如何遍历列表等。状态机。算法，big（Oh）等。如何设计编程语言或编译器。 编程是使用计算机科学家创建的语言和编译器来编写代码并创建应用程序。 最后，使用计算机（使用GUI，鼠标和键盘，Internet，MS-Office等） 然而，这三者被外行互换使用。 什么是向英语专业解释经典计算机科学与“擅长使用MS-Windows”之间的区别的好比喻或示例？或者简单地，一个真实的计算机科学与MS-Windows无关的精妙示例。

30 terminology  education 

随机算法与不确定算法之间有什么区别和关系？ 来自维基百科 甲随机算法是一种算法，其采用一程度的随机性作为其逻辑的一部分。该算法通常使用统一的随机位作为辅助输入来指导其行为，以期在所有随机位的可能选择的“平均情况”下获得良好的性能。形式上，算法的性能将是由随机位确定的随机变量；因此，运行时间或输出（或两者）都是随机变量。 与确定性算法相反，非确定性算法是在不同的运行过程中表现出不同行为的算法。每次运行算法都有几种不同的行为方式。一个并行算法可因竞争条件不同在不同的运行执行。一个概率算法的行为取决于随机数发生器。解决非确定性多项式时间问题的算法可以在多项式时间或指数时间内运行，具体取决于其在执行过程中所做的选择。 随机算法和概率算法是同一概念吗？ 如果是，则随机算法只是一种不确定性算法吗？

30 algorithms  terminology  computation-models  nondeterminism  randomness 

我研究编译器已有一段时间了，我一直在寻找语法中“上下文”的含义，以及语法“无上下文”的含义，但没有结果。 那么有人可以帮忙吗？

29 terminology  context-free  formal-grammars 

我经常听到诸如“真正的并发语义”和“真正的并发等效”之类的短语而没有任何参考。这些术语是什么意思，为什么重要？ 真正的并发等效的一些例子是什么，对它们有什么需求？例如，在哪些情况下它们比更多的标准等价物（双仿真，痕量等价物）更适用？

28 terminology  reference-request  concurrency 

维基百科以及我发现的其他来源都将C的void类型列为单位类型，而不是空类型。我觉得这很混乱，因为在我看来，它void更适合于空/底类型的定义。 void据我所知，没有价值观存在。 返回类型为void的函数指定该函数不返回任何内容，因此只能执行某些副作用。 类型的指针void*是所有其他指针类型的子类型。同样，void*在C中进行来回转换是隐式的。 我不确定最后一点是否可以作为void空类型的参数，void*或多或少是与无关的特例void。 另一方面，void它本身不是所有其他类型的子类型，据我所知，这是将类型作为底部类型的要求。

28 type-theory  c  logic  modal-logic  coq  equality  coinduction  artificial-intelligence  computer-architecture  compilers  asymptotics  formal-languages  asymptotics  landau-notation  asymptotics  turing-machines  optimization  decision-problem  rice-theorem  algorithms  arithmetic  floating-point  automata  finite-automata  data-structures  search-trees  balanced-search-trees  complexity-theory  asymptotics  amortized-analysis  complexity-theory  graphs  np-complete  reductions  np-hard  algorithms  string-metrics  computability  artificial-intelligence  halting-problem  turing-machines  computation-models  graph-theory  terminology  complexity-theory  decision-problem  polynomial-time  algorithms  algorithm-analysis  optimization  runtime-analysis  loops  turing-machines  computation-models  recurrence-relation  master-theorem  complexity-theory  asymptotics  parallel-computing  landau-notation  terminology  optimization  decision-problem  complexity-theory  polynomial-time  counting  coding-theory  permutations  encoding-scheme  error-correcting-codes  machine-learning  natural-language-processing  algorithms  graphs  social-networks  network-analysis  relational-algebra  constraint-satisfaction  polymorphisms  algorithms  graphs  trees 

我正在做一个关于图灵机的演讲，我想在介绍图灵机之前先介绍一下FSM。问题是，我真的不知道彼此之间有什么很大的不同。 我知道这是不同的： FSM具有相继的状态，具体取决于所满足的相应条件，而图灵机在带有读写头的无限“ Tape”上运行。 FSM的错误空间更大，因为我们很容易陷入无休止的状态，而图灵机的错误空间则不大，因为我们可以返回并进行更改。 但是除此之外，我不知道还有更多差异可以使图灵机比FSM更好。 你能帮我么？

27 terminology  turing-machines  finite-automata  machine-models 

在我看来，英语中的“隐含”与逻辑运算符“隐含”的含义不同，在大多数情况下，“或”一词在我们日常语言使用中的含义类似于“异或”。 让我们举两个例子： 如果今天是星期一，那么明天是星期二。 这是真的。 但是，如果我们说： 如果太阳是绿色的，那么草是绿色的。 这也被认为是正确的。为什么？这背后的自然英语“逻辑”是什么？这让我震惊。

24 terminology  logic  first-order-logic  propositional-logic 

如果我有一个函数，其时间复杂度为O（mn），其中m和n是其两个输入的大小，我们将其时间复杂度称为“线性”（因为在m和n中均为线性）或“二次”（因为它是两种尺寸的产品）？或者是其他东西？ 我觉得称它为“线性”是令人困惑的，因为O（m + n）也是线性的，但速度要快得多，但是我觉得称其为“二次数”也是很奇怪的，因为它在每个变量中都是线性的。

24 terminology  asymptotics  landau-notation 

在CACM的最新文章[1]中，作者提出了分阶段功能的实现。他们使用该术语好像它是众所周知的，并且所有参考文献似乎都不是显而易见的介绍。 他们给了一个简短的解释（重点是我的和参考编号已更改；原来是22） 在程序生成的上下文中，由Taha和Sheard [2]建立的多级编程（MSP，简称暂存）允许程序员显式地将程序表达式的求值延迟到较晚的阶段（因此，暂存一个表达式）。当前阶段有效地充当代码生成器，该代码生成器组成（并可能执行）下一阶段的程序。 但是，塔哈（Taha）和谢德（Sheard）写道（重点是我）： 多阶段程序是一个涉及代码生成，编译和执行的程序，所有程序都在同一进程内。多阶段语言表示多阶段程序。暂存以及因此的多阶段编程可满足对通用解决方案的需求，而这些通用解决方案无需支付运行时的解释性开销。 然后，他们继续引用了一些较旧的作品，据称这些作品表明分期是有效的，这表明该概念更古老。他们没有为该术语本身提供参考。 这些陈述似乎是正交的，即使不是矛盾的。也许Rompf和Odersky写的是Taha和Sheard提出的应用，但也许是对同一件事的另一种看法。他们似乎同意，重要的一点是程序会在运行时重新编写其自身的部分，但是我不知道这是否是必要的和/或足够的能力。 那么，什么是分期分别在此背景下举办的解释？这个词从哪里来？ 轻量级模块化分段： T. Rompf和M. Odersky（2012）的一种实用方法，用于生成运行时代码和编译DSL W. Taha和T.Sheard（2000）的带有显式注释的MetaML和多阶段编程

24 terminology  programming-languages  meta-programming 

此问题是从Stack Overflow 迁移而来的，因为可以在Computer Science Stack Exchange上回答。 迁移 7年前。 我对所遇到的关于优化问题的复杂性的某些术语感到有些困惑。在算法课程中，我遇到了一个大的简约问题，被描述为NP-complete。但是，我不确定在优化问题中术语“ NP完全”的含义。这是否仅表示相应的决策问题是NP完全的？这是否意味着优化问题实际上可能会更困难（也许在NP之外）？ 尤其是，我担心这样一个事实，即一个NP完全决策问题可以通过多项式时间验证，而解决相应优化问题的方法似乎并不是多项式时间可验证的。这是否意味着问题并非真正存在于NP中，还是多项式时间可验证性只是NP决策问题的特征？

24 complexity-theory  np-complete  terminology 

这些术语使我感到困惑。我认为 SAT求解器：确定命题逻辑的可满足性（使用DPLL或本地搜索）。 决策程序是确定某个可确定的一阶理论的可满足性的过程。 SMT求解器是SAT求解器+决策程序。 定理证明者表示类似动态逻辑的东西，例如KeY工具 约束求解器：我不知道。 但是我看到有人称Z3为定理证明者。因此，我不知道该如何区分这些术语。对所有这些人来说，最通用的术语是什么？谢谢。

23 algorithms  terminology  reference-request  decision-problem 

我已经在许多出版物中读过这些单词，并且我想为这些术语提供一些不错的定义，以使它们清楚地表明对象检测与语义分割与本地化之间的区别。如果您可以提供定义的来源，那就太好了。

23 terminology  computer-vision