首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Monarch编辑器中使用JSON,它定义了Monarch中的语言

Monarch编辑器是一个用于代码编辑和语法高亮的工具,它支持使用JSON定义各种语言的语法规则。通过使用Monarch编辑器,开发人员可以实现对自定义语言的支持,包括词法分析、语法高亮和代码折叠等功能。

在Monarch编辑器中使用JSON,需要按照一定的结构和规则来定义语言。以下是一个示例:

代码语言:txt
复制
{
  "tokenizer": {
    // 定义关键字的样式
    "keywords": ["if", "else", "while", "for", "function"],

    // 定义常量的样式
    "constants": ["true", "false", "null"],

    // 定义注释的样式
    "comment": {
      "type": "block",
      "open": "/*",
      "close": "*/"
    },

    // 定义字符串的样式
    "strings": {
      "type": "string",
      "open": "\"",
      "close": "\""
    }
  },

  "rules": {
    // 定义对应样式的规则
    "keyword": {
      "match": "\\b(${keywords.join('|')})\\b",
      "name": "keyword"
    },

    "constant": {
      "match": "\\b(${constants.join('|')})\\b",
      "name": "constant"
    },

    "comment": {
      "match": "${comment.open}.*?${comment.close}",
      "name": "comment"
    },

    "string": {
      "match": "${strings.open}.*?${strings.close}",
      "name": "string"
    }
  }
}

上述示例中,通过tokenizer部分定义了关键字、常量、注释和字符串的样式,使用rules部分定义了对应样式的规则。可以根据具体需要添加更多的样式和规则。

Monarch编辑器中使用JSON来定义语言具有以下优势:

  1. 灵活性:通过JSON定义语言规则,可以根据具体需求自定义语言的词法和语法。
  2. 易于扩展:可以轻松添加新的语法规则或样式,以支持不同的语言特性。
  3. 高亮和折叠:Monarch编辑器支持代码高亮和代码折叠功能,使代码更易于阅读和编辑。
  4. 支持多种编辑器:Monarch编辑器可以与多个流行的代码编辑器集成,如Visual Studio Code和Eclipse等。

Monarch编辑器中使用JSON进行语言定义的应用场景包括但不限于:

  1. 自定义DSL(领域特定语言):根据特定需求,定义和支持特定领域的语言,使开发人员能够更有效地编写相关代码。
  2. 语法高亮插件开发:开发自定义的语法高亮插件,为各种编辑器提供更全面的语言支持。
  3. 教育培训:用于编程教学中,提供定制化的编程语言支持,帮助学生更好地理解代码结构和语法规则。

腾讯云提供了一系列与开发工具和云计算相关的产品和服务。具体根据需求选择不同的产品和服务,以下是一些相关的推荐:

  1. 腾讯云云开发(云原生):腾讯云云开发是一站式后端云服务,可帮助开发人员快速构建、部署、运营和扩展微信小程序、H5网页和移动App的后端服务。了解更多,请访问:腾讯云云开发
  2. 腾讯云服务器(CVM):腾讯云服务器是一种可扩展的云计算服务,提供弹性的计算能力、可靠的存储和高性能的网络,可用于部署各种应用。了解更多,请访问:腾讯云服务器
  3. 腾讯云数据库(TencentDB):腾讯云数据库提供了多种类型的数据库服务,包括关系型数据库、缓存数据库和分布式数据库等,适用于不同的应用场景和需求。了解更多,请访问:腾讯云数据库

请注意,以上仅是腾讯云提供的一些相关产品和服务的示例,具体的选择和推荐应根据实际需求进行。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

手把手教你实现在Monaco Editor中使用VSCode主题

背景 笔者开源一个小项目code-run,类似codepen一个工具,其中代码编辑器使用是微软Monaco Editor,这个库是直接从VSCode源码中生成,只不过是做了一点修改让支持在浏览器运行...,没有效果,为什么呢,去Monarch看一下对应语言解析配置后就会发现,压根就没有VSCode主题里定义这些token,有效果才奇怪,那怎么办呢,自己扩展这个解析配置吗,笔者最开始就是这么做,写正则表达式嘛...新曙光 就在笔者已经放弃在Monaco Editor中直接使用VSCode主题想法后,无意间发现codesandbox和leetcode两个网站编辑器主题效果和VSCode基本一致,而且可以明显看到在....wasm格式文件,然后浏览器就可以加载并运行,WebAssembly已经是WEB标准之一,随着时间推移,相信兼容性也不是问题。...)).text() } } }) 语法文件和前面的作用域名称一样,也是在各种语言语法列表这里找,同样以css语言为例,还是看package.jsongrammars字段:

3.7K41

Google Monarch,下一代内存时序数据库

数据类型 最终,Google Monarch 从 2010 开始持续投入服务,目前已经存储 PB 基本压缩时序数据在内存,并且每秒消费 TB 级别的原始监控数据,每秒钟进行上百万次查询。...允许用户定义 standing queries, 类似与 SQL View 视图,并定期执行后写回 Monarch,Evaluators 便是负责提交 standing queries 到 Mixers...论文中未详述 delta 值是如何在 Leaf 节点聚合为累计值。 Query (查询) [monarch-query] Monarch 提供类SQL DSL 语法来支持查询,如上图所示。...leaf 谓词下推,对于一个没有完全指定 Target 全局聚合查询,如果一些字段指定( filter cluster == "om"), 可以使用下文所述 Field Hints Index...location 概念过于隐性,既然其在系统承担重要作用,就应当在 schema 设计显式声明 自定义查询语言不如直接使用SQL,降低用户学习成本 总之,Monarch 很强大,并且到处闪烁着精致设计细节

1.2K81
  • 斯坦福提出新架构:Monarch Mixer,无需Attention,性能更强~

    | 机器之心 本文探索 Monarch Mixer (M2) ,这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次新架构,并且在现代加速器上具有很高硬件效率。...MLP,代之以富有表现力 Monarch 矩阵,使之在语言和图像实验以更低成本取得了更优表现。...他们还在 BERT 设置评估新方法相较于强大 Transformer 基准模型加速情况。 非因果语言建模 对于非因果语言建模任务,该团队构建了一种基于 M2 架构:M2-BERT。...图像分类 在非因果建模方面,为了验证新方法在图像上也有在语言上一样优势,该团队还评估 M2 在图像分类任务上表现。...他们使用因果参数化替换了这些架构 FFT,并完全移除了 MLP 层。所得到架构完全没有注意力,也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。

    1K20

    Java设计模式学习记录-中介者模式

    = monarch; } /** * 在抽象官员类添加与中介者取得联系方法 * @param monarch */ public void...这样使得两位大臣也不用直接互怼,除了干好自己本职工作还可以督促其他同事完成工作。 迭代器模式结构 ?...中介者模式组成角色如下所示 抽象中介者(Mediator)角色:抽象中介者角色定义统一接口,用于各同事角色之间通信。上面例子君主类代表就是这个角色。...总结 中介者模式将一个网状系统结构变成一个以中介者对象为中心星形结构,在这个星型结构使用中介者对象与其他对象一对多关系来取代原有对象之间多对多关系。...3、想通过一个中间类来封装多个类行为,而又不想生成太多子类。可以通过引入中介者类来实现,在中介者定义对象交互公共行为,如果需要改变行为则可以增加新具体中介者类。

    34010

    比Transformer更好,无Attention、MLPsBERT、GPT反而更强了

    MLP,代之以富有表现力 Monarch 矩阵,使之在语言和图像实验以更低成本取得了更优表现。...他们还在 BERT 设置评估新方法相较于强大 Transformer 基准模型加速情况。 非因果语言建模 对于非因果语言建模任务,该团队构建了一种基于 M2 架构:M2-BERT。...在维度混合器,MLP 两个密集矩阵被替换成了学习得到分块对角矩阵(1 阶 Monarch 矩阵,b = 4)。...图像分类 在非因果建模方面,为了验证新方法在图像上也有在语言上一样优势,该团队还评估 M2 在图像分类任务上表现。...他们使用因果参数化替换了这些架构 FFT,并完全移除了 MLP 层。所得到架构完全没有注意力,也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。

    44940

    【学习图片】13.自动压缩和编码

    本课程所有语法——从图像数据编码到支持响应式图像信息密集标记语言——都是机器与机器之间通信方法。 客户端浏览器与服务器相互通信有许多方式。...响应式图像标记语言(尤其是srcset和sizes)使用较少字符描述大量信息。 不管是好是坏,这种简洁是设计出来:让这些语法不那么简练,从而让开发者更容易理解,可能会让浏览器更难解析它们。...同样地,无论是通过插件、外部库、独立构建过程工具还是负责使用客户端脚本,响应式图像标记语言都很容易适应自动化。...然后将结果文件输出到我们定义路径,准备在面向用户img元素src属性引用,同时保留原始文件。...作为书签工具运行——您、在指向包含图像元素完全渲染页面时在浏览器运行。在浏览器完全理解页面布局上下文中,它还几乎可以准确地感知在每个可能视口大小下图像在布局中所占用空间。

    1K20

    大规模 Hadoop 升级在 Pinterest 实践

    2021年初,Monarch 还在使用五年前 Hadoop 2.7.1。由于同步社区分支(特性和bug修复)复杂性不断增加,我们决定是时候进行版本升级。...升级 Monarch 集群到 Hadoop 2.10 集群升级方法探索 我们评估Monarch 集群升级到 Hadoop 2.10 多种方法。每种方法都有其优缺点,我们将在下面概述。...我们在 Hadoop 2.7 版本实现一个解决方案,以防止将这些 jars 添加到分布式缓存,以便所有主机都使用已部署到主机 Hadoop jars。...例如,我们有一个名为 S3DoubleWrite 类,同时将输出写到 s3 两个位置。开发是为了帮助我们在3个桶之间迁移日志。因为我们不再需要那个类,所以直接删除即可。...这是因为我们使用集群提供 jar 来满足大多数用户作业依赖关系,从而减少作业大小。然而,所有的 Hadoop 依赖都在 jar 名称编码版本。

    88020

    Monaco Editor对标优势—为什么选择Monaco为在线编辑器内核

    Monaco Editor 是一款开源在线代码编辑器和大热 VSCode 都是微软家娃。...Monaco 是一个用于浏览器编辑器,始于 2011 年 Erich Gamma 加入微软。后期主要使用在 Visual Studio Online, OneDrive 以及不少内部网站。...最终使用 Electron 包装成为一个跨平台编辑器,当然其实她还是在一个浏览器里。...官方demo示例:https://microsoft.github.io/monaco-editor/index.html对标优势monaco有一个专门Monarch定义语法高亮,包括language...(语言定义),token(语法标记),state(状态机),rules(输入规则)等语言解析模块,其中可以通过json文件直接定义语言集成vscode编辑功能,使用较为简单使用vscode外观和交互较为友好原生支持代码

    4.2K20

    G-Research:ICML 2022论文推荐

    Le 今年有许多论文旨在降低自我注意机制训练时间和内存,这些注意力机制是很多大型语言模型核心。注意力模块用于向量序列(例如句子单词嵌入),需要比原始语句平方级时间和内存。...这篇论文很有趣,因为颠覆注意力机制最初出发点。注意力被认为是一种“软查找”。...,矩阵乘法、向量加法和求解线性方程。...作者提出了三种不同使用Monarch矩阵方法。 1、首先是端到端训练。模型密集权重矩阵被简单地替换为君主矩阵乘积,训练照常进行(0元素保持不变)。...3、最后一种方法是密集到稀疏训练,将预训练模型密集权重投影到最近Monarch矩阵(一个非凸,但易于处理问题),然后使用稀疏权重进行微调。

    67330

    RAS(四)Intel MCA-Uncorrected Recoverable

    RAS(四)Intel MCA-Uncorrected Recoverable Recovery of uncorrected recoverable(UCR) errors是MCA一个增强特性,针对部分硬件无法恢复故障...这个函数执行在异常(#MC)上下文,意味着不能直接使用,更不要想着在函数调用printk。 •在Intel架构,#MC会同步广播到所有CPU。...CPU根据在mce_end()->mce_reign()过程,遍历所有cpu寄存器并获取故障级别,并取最大故障。...也不会,因为Monarch CPU会在mce_reign()函数最后清零mces_seen,那么真正故障CPU也会"认为"自己没有故障。...本文主要介绍MCA UCR增强特性相关定义、寄存器和软件处理流程,由于篇幅有限,有些地方并未完全展开,比如mce_severity()、mce_panic()、memory_failure()、fixup_exception

    74220

    2023年总结,分享13篇,有关Transformer热门文章!

    这篇论文重点放在预训练过程一个特定方面:「预训练中使用数据」,并研究如何影响由此产生 Transformer 模型少样本学习能力。...在 Transformer 已占主导地位三个任务上对 Monarch Mixer 和 Transformer 进行了比较,结果表明新提出方法在不使用注意力和 MLP 前提下均能达到与 Transformer...给众多大语言模型带来上下文学习 (In-Context Learning) 能力是从何而来?...在人工智能领域里,transformer 已成为深度学习主导模型,但人们对于卓越性能理论基础却一直研究不足。...研究人员认为:Transformers 成功基于其在前向传递实现 mesa 优化算法架构偏差:(i) 定义内部学习目标,以及 (ii) 对其进行优化。

    44910

    ICML2022奖项公布:15篇杰出论文,复旦、厦大、上交大研究入选

    在密集到稀疏微调,作为概念验证,我们 Monarch 近似算法以相当精度将 GLUE 上 BERT 微调速度提高了 1.7 倍。...具体来说,该研究首先使用同一类图来估计一个 graphon,然后在欧几里得空间中插值不同类别的 graphon 以获得混合 graphon,合成图基于混合 graphon 生成。...该研究使用 AlphaFold2 预测 12M 蛋白质序列结构,这样做将训练数据增加了近三个数量级。...然后该研究提出了一个 α 阶梯度估计器(α ∈ [0, 1]),正确地利用精确梯度实现一阶估计效率与零阶方法稳健性双重优势。...之后论文强调了在使用边际似然作为泛化代理(proxy)概念和实际问题。论文展示边际似然如何与泛化负相关,还介绍其与神经架构搜索含义,可能导致超参数学习欠拟合和过拟合问题。

    60020

    插件机制详述_VSCode插件开发笔记1

    IDE正常使用和其它插件加载/激活,但在进程列表能够看到Code HelperCPU占用接近100%,进程级沙箱保证插件机制稳定性 三.核心理念 稳定性:插件隔离 插件可能会影响启动性能和IDE...自身稳定性,所以通过进程隔离来解决这个问题,插件运行在独立进程,不影响IDE及其启动时间 这样做是从用户角度考虑,希望用户对IDE拥有完全控制力,无论插件在做什么,都不影响IDE基本功能正常使用...API,createSourceControl window 编辑器窗体相关API,onDidChangeTextEditorSelection, createTerminal, showTextDocument...方法签名:基础支持在方法签名包含参数说明文档 跳转到定义:基础支持存在多处定义时都展示出来 引用查找:基础支持返回所有引用处具体位置 选中查找高亮:基础支持返回当前文档所有相同引用 方法/变量声明目录...:基础支持返回文档声明所有标识符,及其定义位置 快速修复:对Warning和Error给出建议做法,快捷修复。

    2.7K50

    使用Wolfram语言在你iOS设备上部署神经网络——识别毒蘑菇

    在这篇文章,我将专注于iOS设备,并指导您完成所有必要步骤,使用Wolfram语言训练一个自定义图像分类器神经网络模型,通过ONNX(12.2版新功能)导出,将其转换为Core ML(苹果机器学习框架...让我们创建几个自定义函数来获取 imageURLs;导入并重命名图片;最后,将它们导出到一个文件夹供以后使用: 我们可以用另一个有毒物种——死亡帽(Amanita phalloides)来测试这个功能...为了从我们训练模型获得ONNX模型,我们只需要使用Export: 将神经网络转换为Core ML 在本节,我们将广泛使用苹果公司免费提供一个名为coremltoolsPython软件包,以便将外部神经网络模型转换为...如果我们点击原始Wolfram语言模型输入端口,我们将看到以下面板: 在转换过程,我们将需要指定输入类型为图像,并包括每个颜色通道平均图像值作为偏置。...下面是我最近一次远足几个例子,都是正确识别的: 自己动手试试 使用 Wolfram 语言创建您自己定义神经网络模型,并通过 ONNX 将其导出。

    88630

    强生|人工智能改变医疗保健行业五种方式

    我们确定患者在诊断早期通常会接受哪些检查--PH病例心电图和心脏淀粉样变性病例超声心动图--并开发了人工智能算法,可以检测出肉眼看不到细微差别,提示患者应进行标记以进行确诊检查。”...灵活机器人系统使用术前肺部CT扫描为手术提供信息,但在这样一个动态环境实时跟踪物体可能非常复杂。...Monarch研发团队使用人工智能和ML算法来开发和完善Monarch平台导航功能,帮助医生在肺部活检手术引导支气管镜,使他们能够更准确地定位潜在肿瘤。这将带来更准确诊断和治疗。...例如,强生正在使用先进ML算法来筛选和分析大量数据,包括需求波动和供应商绩效,以及帮助预测可能扰乱供应链实时事件(恶劣天气事件和经济中断)影响。...Headd说:“强生使用ML另一种方法是提高我们对疾病进展了解,这使我们能够预测患者何时可能从我们药物获益。

    14910

    Wolfram神经网络训练营回顾:狗与蝴蝶光学错觉

    在训练营期间,参与者接受了关于在Wolfram语言使用神经网速成课程。...Wolfram开发人员和研究员Markus van Almsick向与会者介绍用于计算机视觉和深度学习图像分类Wolfram语言结构和特点。在这次会议上,他解释了如何为计算机创造一个光学幻觉。...尽管神经网络完成了与人类类似的视觉任务,但仍然存在实质性差异。 与周边视觉相比,人类视网膜中心提供更高分辨率。相比之下,计算机对整个图像每个像素RGB值进行平均权衡。...Inception V1网络存储图像可能代表每个选项概率,我们可以提取认为最可能识别。 以下是狗和蝴蝶图像概率,不是狗就是蝴蝶。在这两种情况下,非常肯定是它不是其中一个选项。.../video/BV1p54y187aZ) 查看Wolfram U(https://www.wolfram.com/wolfram-u/)其余课程和教程,了解如何在广泛领域和应用中使用 Wolfram

    35530

    使用Excel文件批量生成Codabar码

    Codabar(库德巴码)是由Monarch Marking Systems在1972年研制条形码。它是在"2 of 5"后早期阶段引入条形码。...在条形码开始和结束(起始/终止符)都有A、B、C或D(a、 b、 c 或 d)任一个。下面我们就通过Excel文件批量生成Codabar码。   批量生成Codabar码时,需要导入数据库。...首先设置好标签尺寸,点击设置数据源,将保存在Excel表库德巴码数据通过数据库导入到软件。条码标签软件可以支持多种数据库文件,用户可以根据自己需要选择合适数据库文件。...01.png   使用条码工具在画布上绘制一个条形码,将条码类型选择为“Codabar(库德巴码)“,插入相对应数据源字段。 02.png   条码生成后,可以在软件右侧设置条码文字字体、字号等。...通过点击上一页或下一页查看条码生成情况,检查无误后就可以开始打印

    66730

    PythonforResearch | 1_文件操作

    在构思一段时间之后,偶然发现 Ties de Kok Get started with Python for research tutorial项目已经搭建出了我想要框架。...原作者简介:Ties de Kok (Personal Website)为华盛顿大学福斯特商学院助理教授,他专注于将计算机科学与实证会计研究相结合,研究兴趣是财务会计、资本市场、计算机科学、自然语言处理和经验管理会计...往期目录: PythonforResearch | 0_语法基础 简介 使用 Pytnon 可以打开多种格式数据文件,本节仅介绍一些亲测比较好用方式。...定义路径 示例中所需数据都在data文件夹,所以首先如下定义路径: data_path = join(os.getcwd(), 'data') 获取根目录下所有文件 注意:这种方式会忽略子文件夹文件...glob,因为直接允许包含路径名匹配。

    1.3K10

    ICML 2022开奖!复旦、上交、厦大多篇工作入选杰出论文

    为了解决这些问题,我们提出了一类矩阵(Monarch),具有硬件效率(为了更好地利用硬件,它们被参数化为两个块对角矩阵乘积)和表现力(它们可以代表许多常用变换)。...:(1)那些限制决策对反事实差异影响定义;以及(2)那些限制受法律保护特征,种族和性别,对决策影响定义。...此外,我们框架允许通过输入转换来实现不同输入属性可解释性,我们用它来发现广泛使用NLP基准注释假象。...尽管有这个否定结果,我们讨论以可操作方式解决这个问题途径,以及非马尔科夫探索如何在未来工作中有利于在线强化学习样本效率。...然后,我们强调了使用边际似然作为泛化代理概念和实际问题。也就是说,我们展示边际似然如何与泛化负相关,对神经结构搜索有影响,并可能导致超参数学习欠拟合和过拟合。

    39220
    领券