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

Boost Spirit Qi解析器在分解到qi::语法中时无法工作

Boost Spirit Qi是一个C++库,用于构建解析器和生成器。它提供了一种声明式的方式来定义语法规则,并将输入字符串解析为数据结构。然而,在将解析器分解为qi::语法时,可能会遇到一些问题。

首先,需要了解的是,Boost Spirit Qi是基于模板的库,它使用了C++模板元编程技术。这使得它能够在编译时生成高效的解析器代码。然而,由于模板的特性,当解析器的语法非常复杂时,编译时间可能会变得很长。

其次,Boost Spirit Qi的语法规则是通过组合子(combinators)来定义的。组合子是一种将简单的语法规则组合成更复杂规则的方式。然而,当语法规则非常复杂时,可能会导致组合子的嵌套层次过深,使得代码难以理解和维护。

此外,Boost Spirit Qi在处理错误时可能会遇到一些困难。当输入字符串与语法规则不匹配时,解析器可能会抛出异常或返回错误代码。然而,处理这些错误可能需要编写大量的代码,并且可能会导致性能下降。

针对以上问题,可以考虑以下解决方案:

  1. 简化语法规则:尽量将复杂的语法规则简化为更简单的形式,以减少编译时间和代码复杂性。可以通过重构语法规则、使用语法糖等方式来实现。
  2. 分解复杂规则:将复杂的语法规则分解为多个简单的规则,并使用组合子将它们组合起来。这样可以提高代码的可读性和可维护性。
  3. 错误处理策略:根据实际需求选择适当的错误处理策略。可以使用Boost Spirit提供的错误处理机制,如自定义错误处理器、错误恢复等。
  4. 性能优化:根据具体应用场景进行性能优化。可以使用Boost Spirit提供的优化技术,如延迟解析、语法缓存等。

总之,Boost Spirit Qi是一个强大的解析器库,可以用于构建复杂的解析器和生成器。然而,在将解析器分解为qi::语法时,可能会遇到一些挑战。通过合理的设计和优化,可以克服这些问题,并实现高效、可靠的解析器。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Boost.Spirit 初体验

Boost.Spirit V2 大体上分为三个部分,Qi、Karma和Lex Qi 库主要是规则生成和解析器,使用方式类似巴科斯范式 Karma 库则是格式化输出工具 Lex 库是类似Flex的规则生成工具...具体内容参见Boost.SpiritQi部分的Qi Parsers 章节 Qi还包含属性的定义,参见Qi部分的 Compound Attribute Rules 章节,属性定义主要是描述了不同的语法规则锁使用的数据结构...使用属性定义说明的操作符、qi::rule和上一条提到的基本解析器,可以组成复杂地满足我们需求的解析规则 另外就是Qi的动作器部分了,见Qi部分的 Parser Semantic Actions 章节...; } 对于上面代码的高级生成器,可以参见Boost.SpiritSpirit Repository章节 接下来是Karma库: 这个库是用来把一些STL的数据结构按和Qi一样的规则转化成输出流的...类似的做法,自定义数据分段处理的仿函数,只要完成 template bool operator()(Token const& t) const 这样的操作符重载即可,函数

89240

Boost.Spirit 初体验

Boost.Spirit V2 大体上分为三个部分,Qi、Karma和Lex Qi 库主要是规则生成和解析器,使用方式类似巴科斯范式 Karma 库则是格式化输出工具 Lex 库是类似Flex的规则生成工具...具体内容参见Boost.SpiritQi部分的Qi Parsers 章节 Qi还包含属性的定义,参见Qi部分的 Compound Attribute Rules 章节,属性定义主要是描述了不同的语法规则锁使用的数据结构...使用属性定义说明的操作符、qi::rule和上一条提到的基本解析器,可以组成复杂地满足我们需求的解析规则 另外就是Qi的动作器部分了,见Qi部分的 Parser Semantic Actions 章节...; } 对于上面代码的高级生成器,可以参见Boost.SpiritSpirit Repository章节 接下来是Karma库: 这个库是用来把一些STL的数据结构按和Qi一样的规则转化成输出流的...类似的做法,自定义数据分段处理的仿函数,只要完成 template bool operator()(Token const& t) const 这样的操作符重载即可,函数

3.2K10
  • 《超越C++标准库:Boost库导引》:Boost库简介-字符串和文本处理

    Boost.Spirit Spirit库是一个函数式的(functional)、用以产生递归下降式解析器(recursive-decent parser)的框架。...通过它,你可以创建命令行解析器,甚至一门语言的编译预处理库[1]。它使用(接近于)扩展的巴科斯-诺尔范式(EBNF)语法,允许程序员直接通过C++代码指定语法规则。...解析器通常很难写的优雅,尤其是针对某个特定问题的时候,它们很快变得难以维护和理解。Spirit避免了这些问题,而且给出了与手写(hand-tuned)解析器相同(或几乎相同)的运行效率。...Spirit的作者是Joel de Guzman,以及一个经验丰富的程序员团队。 Boost.String_algo 这是一组与字符串相关的算法。...Boost.Tokenizer 这个库提供了把字符序列拆分成token的方法。通常的解析工作包括从由分割符所分割的文本流查找指定数据。

    87200

    【AAAI2023论文解读】结构信息原理指导的基于角色发现的高效稳定多智能体协作

    一个有效的解决方案是集成角色学习以分解多智能体系统的总体任务,其中每个角色都与一个特定的子任务和一个限制状态动作子空间中的角色策略相关联。其关键在于如何提出一组角色来有效地分解协作任务。...预先定义任务分解或角色等先验结构的典型方法需要实践无法获得的先验知识,因此实用性较差。而从零开始自动学习一组合适的角色也是不切实际的,这等价于联合状态动作空间中进行大量探索。...综上所述,由于实际的任务分解结构并不总是事先定义好的或是随时间动态变化的,因此当前基于角色学习的方法缺少人工协助的前提下无法保证复杂决策人物角色发现的有效性。...SIRD独立于手动辅助,并与各种值函数分解方法灵活集成。 ①结构熵 结构信息原理,结构熵分层划分策略下动态测量复杂图的不确定性,并通过最小化结构熵,生成目标图的最优层次结构,即最优编码树。...总体框架,每个智能体ni基于个体网络Qi做出决策,该网络Qi将部分观测oi和联合奖励r作为输入,并由QPLEX混合网络Qtot更新。混合网络Otot可以获得全局观测信息以对所有智能体进行集中训练。

    72930

    《搜索和推荐的深度匹配》——2.3 搜索的潜在空间模型

    这是一个非凸优化问题,然而,全局最优是存在的,可以通过使用 SVD(奇异值分解)来实现【7】。 2.3.2 潜在空间的正则化映射 PLS 假设映射函数是正交矩阵。...当训练数据量很大,学习变得困难,因为它需要解决时间复杂度高的SVD。...请注意,正则化是在行向量上定义的,而不是列向量上定义的。使用 l2 范数是为了避免结果太小。 RMLS的学习也是一个非凸优化问题。不能保证可以找到全局最优解。...可以很容易地看到,优化可以逐行和逐列地分解和执行矩阵。这意味着 RMLS 的学习可以轻松并行化和扩展。 方程(2.5)的匹配函数可以改写为双线性函数: 其中 W=LqT​Ld​。...2.3.3 监督语义索引 PLS 和 RMLS 可以做一个特殊的假设;即query空间和文档空间具有相同的维度。例如,当query和文档都表示为词袋,它们查询和文档空间中具有相同的维度。

    83130

    斯坦福NLP课程 | 第5讲 - 句法分析与依存解析

    NP 指的是 Noun Phrase,语言学的含义为 名词短语 VP **指的是 Verb Phrase,语言学的含义为 动词短语** P 指的是 Preposition,语言学的含义为...依赖关系形成一棵树(单头,无环,连接图) 2.3 依存语法/解析历史 [依存语法/解析历史] 2.4 依存语法/解析历史 [依存语法/解析历史] 依赖结构的概念可以追溯很久以前 Paṇini的语法(公元前...用一条规则捕捉很多东西真的很有效率,但是事实证明这在实践不是一个好主意 语法规则符号越来越复杂,并且没有共享和重用人类所做的工作 句子结构上的 treebanks 支持结构更有效 2.7 带注释数据的兴起...解析器执行一系列自底向上的操作 大致类似于shift-reduce解析器的“shift”或“reduce”,但“reduce”操作专门用于创建头左或右的依赖项 解析器如下: 栈 \sigma 以...] 这项工作由其他人进一步开发和改进,特别是谷歌 更大、更深的网络,具有更好调优的超参数 Beam Search 更多的探索动作序列的可能性,而不是只考虑当前的最优 全局、条件随机场(CRF)的推理出决策序列

    1.4K51

    linux下Clang和gcc的区别

    专注,因为 clang 只需要完成词法和语法分析,代码优化和机器代码的生成工作由 llvm 完成。所以和全部由自己包下的 gcc 比起来, clang 可以更专注地做好一件事。...· GCC 5.0 之前一直都在准备用 C++ 实现模块化,期待 GCC 的 5.0 会有所突破,补上无法模块化的短板。 ---- 编译速度更快、编译产出更小、出错提示更友好。...尤其是比较极端的情况下。 两年多前曾经写过一个Scheme解释器,词法分析和语法解析部分大约2000行,用的是Boost.Spirit——一个重度依赖C++模版元编程的框架。...,或者Spirit框架自身的问题。...当时用的是clang 2.8,刚刚可以完整编译Boost,效果让我很满意: 编译速度有显著提升,记得大约是g++的1/3或1/4 编译过程的内存消耗差别好像不大 中间产出物及最终链接产物,记得也是g+

    5.4K10

    基于点击图模型Query和Document相关性的计算

    用户点击行为数据通常用来生成训练数据用户机器学习提高ranking performance,或者是ranking fuction作为特征来计算ranking score....另外,当query或者是document是没有点击日志,如何学习query和document的相关性就会变得困难起来。...基于图g形成C矩阵,Cij表示qi和dj之间权重,如果qi和dj之间不存在连接边,那么Cij=0 并且用矩阵Q(|Query|*V)表示所有query-vector的矩阵,第i行Qi表示query qi...从query-sidedocument-side使用的是query的语料库,而从document-sidequery-side使用的则是document的语料库。...形成Unit集合,将query 分解为unigrams,bigrams和trigrams。同理,可以将document的title或者是abstract进行分解,获得unit集合,记作U。 ?

    1.5K40

    C++ Boost 库文档索引

    已废除的库    什么库用何种编译器请看 [[http://www.boost.org/status/compiler_status.html][Compiler Status]]如何下载,建造,安装库请看...), 作者 John Maddock. spirit - LL分析的框架,嵌入式C++根据EBNF规则对文件进行分析, 作者 Joel de Guzman and team. string_algo...- LL分析的框架,嵌入式C++根据EBNF规则对文件进行分析, 作者 Joel de Guzman and team. tokenizer - 把字符串或其他字符序列分解成一系列标记(tokens...- LL分析的框架,嵌入式C++根据EBNF规则对文件进行分析, 作者 Joel de Guzman and team.   2.16杂项( Miscellaneous )   base-from-member...[Category suggestions from Aleksey Gurtovoy and Beman Dawes]  3 Boost已废除的库   compose - Functional composition

    1.6K10

    “大地震”!陆奇将不再任总裁兼COO 百度股价暴跌!

    5月18日晚间消息,百度宣布集团总裁兼首席运营官陆奇由于个人和家庭原因,无法继续全职北京工作,将从7月起不再担任上述职务,但仍将继续担任集团公司副董事长。...消息出炉之后,百度股价盘前大跌逾6%。北京时间2130分美国股市开盘之后,百度股价一度下跌22.64美元,报257.04美元,跌幅超8%。截止撰稿,百度股价下跌16美元,跌幅超过5.5%。 ?...我很荣幸参与百度全面向AI转型的伟大变革,目前这一进程已经取得了显著而关键的成果。当下,一切都在最好的时刻高速发展着,我相信百度会继续沿着这条道路前行并持续领跑。...以下为李彦宏内部全员邮件: 各位百度同学,大家好: 今天,我要和大家沟通一项公司的重要变化:由于个人和家庭的原因,Qi无法继续全职北京工作,经与公司协商,将从今年7月起不再担任集团公司总裁兼首席运营官职务...自Qi去年一月加入百度以来,公司发生了很多积极向上的变化。我和广大同学一样,都对他正直的人品、忘我的工作精神和在技术及商业领域的敏锐洞察力印象深刻。

    25830

    无线充qi协议c语言详解,无线充电Qi协议正向通信FSK的解调设计

    然而在出现电磁耦合变化、负载变化、载波占空比变化、测量量化等引起误差,将会导致个别脉冲频率误判。此时,无法正确解码,且对数据位的同步带来挑战。...对于工作频率fH =151 kHz, fL =150 kHzSTM32完成的无线充电平台进行测试,使用测宽法进行解码,统计数据如表3所示。...对于工作频率fH =151 kHz,fL =150 kHz,使用改进测宽法进行解码,统计数据如表4所示。...3 结 语 无线充电系统正向通信频率解调的实现方法,本文针对测宽法抗干扰能力差,某些脉冲测量出现误判无法解码的问题,提出窗口滤波算法,通过参考多个脉冲信号的频率平滑频率变化,从而通过平滑后的有效频率进行解码...3):106. [6] 孔德龙.自适应滤波算法轨道电路FSK信号解调的应用与研究[D].兰州:兰州交通大学,2014. [7] 赵海,王聪颖,舒文丽,等.基于无线充电QI标准的2FSK解调设计[J]

    2.5K30

    AlphaGo原来是这样运行的,一文详解多智能体强化学习的基础和应用

    值得注意的是,纳什均衡不一定是全局最优,但它是概率上最容易产生的结果,是在学习较容易收敛的状态,特别是如果当前智能体无法知道其他智能体将会采取怎样的策略。...多智能体系统是由大规模的多个个体构成,这样的值函数是难以学习或者是训练到收敛的,很难推导出理想的策略。并且仅依靠局部观测值,无法判断当前奖励是由于自身的行为还是环境其他队友的行为而获得的。 ?...值分解网络(value decomposition networks, VDN)由 DeepMind 团队 2018 年提出,该方法的核心是将全局的 Q(s,a)值分解为各个局部 Qi(si,ai)的加权和...训练过程,通过联合动作 Q 值来指导策略的优化,同时个体从全局 Q 值中提取局部的 Qi 值来完成各自的决策(如贪心策略 ai=argmax Qi),实现多智能体系统的分布式控制。 ?...该类游戏相比于前面提到的国际象棋、围棋等回合制类型的游戏,游戏 AI 训练的难度更大,不仅因为游戏时长过长、对于未来预期回报的估计涉及的步数更多,还包括了多方同时参与游戏造成的复杂空间维度增大,一些游戏设定可能无法获取完整的信息以及全局的形势

    1.1K40

    美国抄中国算借鉴?中国团队「CVPR剽窃案」控诉无果,IBM被判无罪

    IBM稿论文被指照搬自己承办竞赛第二名的idea」) Qi向CVPR怒写举报信,和IBM在线battle。 而就在8月2日,事情有了最新的进展。...不过在此之前,我们先介绍一下牛津大学关于「剽窃」(Plagiarism)的标准定义: 没有充分承认的情况下将他人的作品或想法复制或转述自己的作品。...TableFormer的后处理管线比TableMaster的工作更复杂。 推理过程对自回归方法进行缓存,是大家都知道的方法。...后处理管线是我们TableMaster首先提出的,为我们提出的多阶段方法服务。 我们引入了三个复杂的规则,IBM则把这三个规则分解为九个琐碎的点,然而这九个点却都可以归入这三个规则的一个。...6 我们没有混淆视听 我们并不知道TableMaster的工作。甚至论文的审查过程,也没人提到过有这么一篇TableMaster的论文。

    32810

    Python创意游戏《王的使命》

    》游戏有4个阶段 游戏阶段 表示 游戏介绍 begin 玩家决策 choice 结果展示 show 游戏结束 end 鼠标点击角色 pygame判断鼠标是否点击某个角色,需要两步: 1....不同选择触发不同问题 当游戏从展示阶段切换到决策阶段,需要显示新的决策问题。 思路 1. 子列表的第四位存储选择同意,下一条决策信息的索引。...声望和财富系统 玩家进行决策后,声望值和财富值应该根据选项发生变化。 步骤1:完善列表 将每个决策选择同意或驳回,对应的声望值和财富值变化量存储列表。...选择同意: 声望和财富值的变化量存储列表第6、7项。 选择驳回: 声望和财富值的变化量存储列表第8、9项。...',500,600,5,5,-6,-2], ] 绘制结束背景 draw()函数中进行判断,当游戏状态变量state的值为’end’,绘制剧情对应的结束背景图。

    78530

    BPR:个性化排名推荐系统

    矩阵分解:矩阵分解显式反馈和隐式反馈中都是推荐系统很热门的方法。近些年研究,奇异值分解(svd)作为获得特征矩阵的重要方法。...但是svd分解存在模型过拟合的问题,正则项的提出解决了模型过拟合的问题。潜在语义模型也推荐系统得到应用,Schemdit-Thieme提出把推荐看作是多分类问题,用一些二元分类器来解决。 ?...第二种情况则是缺失值,可能发生了浏览或者是购买行为但是却丢失了,当我们在上图中从左图转换为右图,遇到0值并不能确定究竟是上面所描述的哪一种情况。...以上基本上就是BPR的训练过程,结合MF来获得个性化排名。 MF-BPR 利用矩阵分解U-I矩阵 ? ,可以用 ?...初始化P,Q矩阵 利用pu,qi向量内积来计算xu,i,计算的xu,i,j然后再根据训练过程的计算公式更新Theta,从而获得更新了的pu,qi,这样迭代训练直到Theta收敛。

    1.3K10

    挑战30天学完Python:Day11 函数

    本节,我们将重点介绍自定义函数。 什么是函数?我们开始制作函数之前,让我们先了解一下什么是函数以及为什么需要函数? 定义函数 函数是为了执行特定任务而设计可重用代码块或编程语句。...Python要定义或声明一个函数,使用了def关键字。下面是定义函数的语法。只有调用函数才执行函数块内代码。 声明和调用 当我们创建一个函数,我们将其称为声明函数。...从现在开始,当我们调用函数并打印它,我们从函数获得一个返回值。...num_one = 2 num_two = 3 total = num_one + num_two return total print(add_two_numbers()) 带参函数 函数...i % 2 == 0: evens.append(i) return evens print(find_even_numbers(10)) 带默认参数的函数 有时,调用函数

    20020

    隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率

    隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型     隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率     隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题...在前向算法,通过定义“前向概率”来定义动态规划的这个局部状态。什么是前向概率呢, 其实定义很简单:定义时刻t隐藏状态为qi, 观测状态的序列为o1,o2,...ot的概率为前向概率。...记为: αt(i)=P(o1,o2,...ot,it=qi|λ)     既然是动态规划,我们就要递推了,现在我们假设我们已经找到了时刻t各个隐藏状态的前向概率,现在我们需要递推出时刻t+1各个隐藏状态的前向概率...从下图可以看出,我们可以基于时刻t各个隐藏状态的前向概率,再乘以对应的状态转移概率,即αt(j)aji就是时刻t观测到o1,o2,...ot,并且时刻t隐藏状态qj, 时刻t+1隐藏状态qi的概率。...现在我们假设我们已经找到了时刻t+1各个隐藏状态的后向概率βt+1(j),现在我们需要递推出时刻t各个隐藏状态的后向概率。

    1.3K30
    领券