使用代码生成代码是一件十分美妙的事情，于是有了各种代码生成器。但是生成代码，意味着要有对生成规则的分析和处理。 Boost.Spirit 就是这么一个语法分析工具，它实现了对上下文无关文法的LL分析。支持EBNF(扩展巴科斯范式)。 Boost.Spirit 的使用真的是把模板嵌套用到了极致。确实这么做造成了非常强的扩展性，生成的代码也非常高效，但是嵌套的太复杂了，对于初学者而言真心难看懂。 你能想象在学习阶段一个不是太明白的错误导致编译器报出的几十层模板嵌套错误信息的感受吗？而且，这么复杂的模板嵌套还直接导致了编译速度的巨慢无比。 其实在之前，我已经使用过Spirit的Classic版本，即1.X版本，但是过多的复制操作让我觉得当时用得很低效，还好分析的内容并不复杂所以没。体现出来 这回就来研究下功能更强劲的2.X 版本。
mysql的第5版本之后，添加了对xml文档进行查询和修改的两个xml函数 extractvalue()和 updatexml(),由此导致了一个xpath语法错误导致的报错注入。
我们知道，高级语言，一般的如c，java等是不能直接运行的，它们需要经过编译成机器认识的语言。即编译器的工作。
推荐理由：一个用基于Java语言编写的词法分析器代码的自动生成程序，模仿lex程序的需求应用设计完成 DokymeLex，Language files blank comment code，Java 13 130 119 1176，SUM: 13 130 119 1176，概述，这是一个模仿Lex程序功能的词法分析器代码生成程序，简称“编译器的编译器”。该程序能够读取由用户定义的.dkm文件，分析该文件中的声明、正规定义、规则并生成能够通过JVM运行的JAVA的词法分析器源代码。Lex简介，Lex helps write programs whose control flow is directed by instances of regular expressions in the inp
缘起 IT人写技术文档，例如我自己写博客，用的最多的就是 markdown. 但是在浏览器中看到的这些博客都是以 html 的格式展示在人们的面前的. 所以一个自然的问题就是markdown怎么变成
在一次开发中使用 MySQL PREPARE 以后，从 prepare 直接取 name 赋值给 lex->prepared_stmt_name 然后给 EXECUTE 用，发现有一定概率找不到 prepare stmt 的 name，于是开始动手调查问题发生的原因。
thrift 使用ply做编译和解析器，ply是编译原理入门比较方便的源码，代码量少，且python文本就是代码，解析方便
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
TensorFlow是谷歌2015年开源的一个深度学习库，到现在正好一年。和TensorFlow类似的库还有Caffe、Theano、MXNet、Torch。但是论火爆程度，TensorFlow当之无愧，短短一年就在Github就收获了4万+颗星，把前面几个库获得的star加起来也不敌TensorFlow。
我是在 Jarod 的知识星球里看到他推荐 LEX 这款在线编辑器。他问有没有人要邀请链接。我于是立即要来了一个。
Ply 是一个纯 python 的词法分析和语法分析库，包括两个模块：lex 和 yacc
在一个复杂的文章搜索匹配的需求里，匹配规则已经实现，但是原有的规则写法过于复杂，需要进行简化，例如原规则：
还记得那个MIT的AI科学家Lex Fridman吗？去年量子位曾经报道过，他用图像识别检测驾驶员行为，防止司机分神。
单字符Operators 1 加法 select 1+2; 3 解析过程 steps lex yacc规则左值 yacc规则右值 gram.y规则代码 1 SELECT 623 2 ICONST 266 3 Iconst ICONST $$ = $1; 4 AexprConst Iconst $$ = makeIntConst($1, @1) 5 c_expr AexprConst $$ = $1; 6 a_expr c_expr $$ = $1; 7 + 43 8 ICONST
我们在上一节以手动的方式实现了一个词法解析器的 c 语言源码。它主要包含若干部分，第一部分就是输入缓存系统，用于从磁盘文件或者控制台上获取要解析的字符串。第二部分是数据读入逻辑，它主要通过调用输入系统的接口获得要解析的字符串；第三部分是 DFA 状态机的代码实现，它主要通过输入字符实现不同状态的跳转，最后得出被识别字符串是否可以被状态机接收；最后一部分是接收状态执行代码，当状态机识别字符串进入接收状态后，程序将执行对应接收状态的执行代码。
原文：https://studygolang.com/articles/19815
flex，前身是lex，lex是1975年由Mike Lesk和当时尚在AT&T实习的Eric Schmidt共同完成的基于UNIX环境的词法分析器的生成工具。这个lex很有名气，但是无奈效率太低加上有bug，让人用的很不爽。后来伯克利实验室的Vern Paxson用C重新写了lex，并命名为flex（Fast Lexical Analyzer Generator）。
总第245篇 2018年 第37篇 导读 数据库作为核心的基础组件，是需要重点保护的对象。任何一个线上的不慎操作，都有可能给数据库带来严重的故障，从而给业务造成巨大的损失。为了避免这种损失，一般会在管理上下功夫。比如为研发人员制定数据库开发规范；新上线的SQL，需要DBA进行审核；维护操作需要经过领导审批等等。而且如果希望能够有效地管理这些措施，需要有效的数据库培训，还需要DBA细心的进行SQL审核。很多中小型创业公司，可以通过设定规范、进行培训、完善审核流程来管理数据库。 随着美团点评的业务不断发展和
1、 使用大数据，了解怎么处理数据不能一次全部加载到内存的情况。如果你内存充足，当我没说
本节我们的目的是，在给定正则表达式后，将其转换为非确定性有限状态自动机数据结构，后者会进一步生成一个跳转表，从而实现字符串匹配的功能。我们首先看输入，输入是一个后缀名为lex的文件，基本内容如下：
编译丨维克多编辑丨岑峰 社会分裂，非左即右。 这是最近扎克伯格对美国现状的最新评价。他认为这种状态是他和他的公司在美国得到恶意评价的最重要原因。 “我们惹怒了两个党派。我们不追随任何一方，只是以一种有原则的方式‘驾驭’这个两极分化的国家，因此非常具有挑战性。”在接受MIT的AI科学家Lex Fridman专访时，小扎如此说道。 除此之外，将扎克伯格推上风口浪尖的事情就是元宇宙，有人认为它是世纪骗局。而他带领Facebook （Meta）押注元宇宙，并预测在未来人们可以在虚拟世界中工作、社交和娱乐，这一环境将
MySQL的sp运行SQL语句需要执行2个步骤：prepare和execute。第一次执行的时候先执行prepare，进行相关语句parse、itemize、fix_fields等操作，然后才开始进行execute操作。等第二次再执行该sp的时候就直接运行execute而不需要再次进行重复的prepare操作，这样可以节省sp运行时候重复prepare的开销。但是，对于表操作就有一个问题产生，那就是如果执行第二遍的时候表的结构发生改变了，那么不进行reprepare而直接execute是会发生错误的。因此，本文章的目的在于寻找sp多次运行时候如何确认表版本更新并进行正确的操作。
个别程序还不知道 flex，并试图去运行它的前身 lex。为了支持这些程序，创建一个名为 lex 的符号链接，它运行 flex 并启动其模拟 lex 的模式：
AI 科技评论按：IJCAI（国际人工智能联合会议，International Joint Conferences on Artificial Intelligence）是人工智能领域历史最为悠久，也是影响力最大的学术会议之一，随着近年来人工智能的热度日益攀升，原本仅在奇数年召开的 IJCAI 自 2015 年开始变成每年召开。今年，万众瞩目的 IJCAI 也将如约而至，将于 8 月 10 日至 16 日在中国澳门隆重召开。
Amazon在AWS re:Invent大会宣布推出3项云端AI服务，将Amazon内部采用的机器学习与深度学习技术，以云端服务的型式提供给所有非机器学习专家的开发人员使用，包括图像辨识、文字转真人语音，以及如同Amazon Alexa的对话式应用服务。Amazon终于加入由Microsoft与Google领先的云端AI服务市场。 AWS（Amazon Web Services）执行长Andy Jassy表示，在Amazon有上千位工程师负责机器学习与深度学习等人工智能领域的技术，其实Amazon的多项
Postgresql中使用%option prefix="core_yy"，影响范围：yy_create_buffer,yy_delete_buffer,yy_flex_debug,yy_init_buffer,yy_flush_buffer,yy_load_buffer_state,yy_switch_to_buffer,yyin,yyleng,yylex,yylineno,yyout,yyrestart,yytext,yywrap,yyalloc,yyrealloc,yyfree。
词法分析的理论知识不少，包括了正规式、正规文法、它们之间的转换以及确定的有穷自动机和不确定的有穷自动机等等。。。
PHP的脚本执行： PHP的脚本执行还是会经过编译环节， 只不过它们一般会在运行的时候实时进行编译 1.启动PHP及Zend引擎， 加载注册的扩展模块 2.读取脚本文件，Zend引擎对脚本文件进行词法分析，语法分析。 3.编译成opcode执行 4.如果安装opcode缓存扩展(如APC， xcache， eAccelerator等)，可能直接从缓存中读取opcode执行
有人认为 AI 已经穷途末路，但一些绝顶聪明的人还在继续求索。 整理｜黄楠、王玥 编辑｜陈彩娴 近日，DeepMind 的创始人 Demis Hassabis 作客 Lex Fridman 的播客节目，谈了许多有趣的观点。 在访谈的一开头，Hassabis 就直言图灵测试已经过时，因为这是数十年提出来的一个基准，且图灵测试是根据人的行动与反应来作判断，这就容易出现类似前段时间谷歌一工程师称 AI 系统已有意识的“闹剧”：研究者与一个语言模型对话，将自己的感知映射在对模型的判断上，有失客观。 从2015年成立
6、自动词性标注：基于词库+（统计歧义去除计划），目前效果不是很理想，对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
在前面一系列章节中，我们完成了词法解析的各种算法。包括解析正则表达式字符串，构建 NFA 状态就，从 NFA 转换为 DFA 状态机，最后实现状态机最小化，接下来我们注重词法解析模块的工程化实现，也就是我们将所有算法集合起来完成一个可用的程序，由此在接下来的章节中，我们将重点放在工程实现上而不是编译原理算法上。
Google大部分资金来自广告和搜索，并将企业产品（如云服务）视为未来收入增长的主要推动力，但这方面仍落后于亚马逊和微软。新版Google语音软件是尝试成为更有竞争力的云服务商的一个例子。这也是在与亚
面对新技术，法律专业人士通常是最保守的人群之一，但大数据时代，律师和律师事务所要想脱颖而出，卓尔不群，尽快采用大数据技术是不二之选。 2008年金融危机以来，律师行业经历了长期的低潮，越来越多的企业客户无法负担高昂的律师费用，导致律所裁员不断，规模日渐萎缩。而那些行业领先的律所开始推崇“精益企业”，收费模式也从过去的固定费率调整为按需服务。 但是“精益律所”并非根本的解决方案，律师事务所还必须借助大数据大幅降低信息处理成本，提高数字竞争力。近日GigaOM专栏作者Derrick Harris撰文指出，律师事
子查询定义在一个完整的查询语句中包含的子查询块被称为子查询。通常情况下，我们可以将出现在SELECT、WHERE和HAVING语法中的子查询块称为嵌套子查询，出现在FROM语法后的子查询块称为内联视图或派生表。
select 列名1，列名2 into 变量1,变量2 这类调用形式的代码执行细节分析记录。
Calcite针对SQL parse提供了很多的配置项，可以针对不同的SQL方言进行解析。相关的配置项都存储在SqlParser.Config这个结构中，常见的用法如下所示：
在本月早些时候，Elastic发布了Elasticsearch Relevance Engine（Elasticsearch相关性引擎），该引擎通过多种方式，为用户提供提高相关性的能力，其中特别重要的一点，就是允许开发人员在 Elastic 中管理和使用自己的transformer模型。
当输入1 - 2 * 3时，上面语法无法决定(1 - 2) * 3 or 1 - ( 2 * 3)？
本文中，国外安全研究员@rootxharsh 和 @iamnoooob通过对苹果（Apple）公司网站的分析，发现了其中三个苹果公司网站部署中用到了基于开源程序Lucee的CMS应用，经过对Lucee的安全测试，@rootxharsh 和 @iamnoooob发现了其中存在的0day漏洞，通过构造利用，可以实现对三个苹果公司网站的远程代码执行（RCE），漏洞最终收获了苹果（Apple）公司$50,000的奖励。
上一节我们运行了 gcc 使用的词法解析器，使用它从.l 文件中生成对应的词法解析程序。同时我们用相同的词法规则对 golex 进行测试，发现 golex 同样能实现相同功能，当然这个过程我们也发现了 golex 代码中的不少 bug，本节我们继续对 golex 和 flex 进行比较研究，首先我们在上一节.l 文件的基础上增加更多的判断规则，其内容如下：
DeepTweets，能通过一个人以往的推特内容进行内容模仿，自动生成新的伪推特。
已创建失败的函数normalize为例，分析语法解析过程 CREATE OR REPLACE FUNCTION normalize(x int) RETURNS int AS $$
1、raw_parser作为高层入口 2、raw_parser初始化后，通过base_yyparse进入yacc框架 3、yacc框架中调用base_yylex进入lex拿一个token（正常用框架是每次拿一个，PG通过对lex函数的封装可以拿后面多个，有些语法需要看到后面多个一块解析） 4、拿回来token后，进入语法树开始递归（有点像后续遍历，从底层开始向上构造语法节点，实际是用两个堆栈解析每一层语法规则，原理也比较简单，见第二节）。 5、从语法树底层节点向上reduce，识别收集文本中的目标信息，创建对应的stmt结构体，填入数据，返回上层。
之前写过一篇如何生成离线官方文档的文章，但也有社区伙伴反馈说，是不是能够导出一个pdf格式的离线文档。
「这是我与扎克伯格在元宇宙中的对话。我跟 Mark 物理距离有上百英里，但我感觉是在和他面对面。因为我们的形象都由照片级精度的 3D 模型进行了建模，这技术太神奇了！我认为这就是人们未来在互联网上交流的方式，」Lex Fridman 说道。
安装软件包 安装daq-2.0.6 [root@h101 snort]# ll total 6560 -rw-r--r-- 1 root root 514687 Oct 28 13:53 daq-2.0.6.tar.gz -rw-r--r-- 1 root root 6198052 Oct 28 13:53 snort-2.9.7.6.tar.gz [root@h101 snort]# tar -zxvf daq-2.0.6.tar.gz daq-2.0.6/ daq-2.0.6/ChangeLog d
其中，SQL Parser的功能是把SQL语句按照SQL语法规则进行解析，将文本转换成抽象语法树（AST），这部分功能需要些背景知识才能比较容易理解，我尝试做下相关知识的介绍，希望能对读懂这部分代码有点帮助。
在人工智能领域，很少有像 Yann LeCun 这样的学者，在 65 岁的年龄还能高度活跃于社交媒体。
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