GNU bison是一个自由软件,用于自动生成语法分析器程序,实际上可用于所有常见的操作系统。Bison把LALR形式的上下文无关文法描述转换为可做语法分析的C或C++程序。在新近版本中,Bison增加了对GLR语法分析算法的支持。GNU bison基本兼容Yacc,并做了一些改进。它一般与flex一起使用。
# 语法解析工具
flex 是Lex的另一个替代品。它经常和自由软件Bison语法分析器生成器 一起使用。Flex 最初由 Vern Paxson 于 1987 年用C语言写成。一个相似的,用C++语言的词法分析器生成器是flex++,包含在flex 软件包里。Flex 不是GNU工程,但是GNU为Flex 写了手册。
BYACC/J 语法分析器生成工具
ANTLR Ruby 是 Java 项目 ANTLR 的 Ruby 移植版本。
chrysanthemum 是一个纯模板库,包含头文件即可使用,且无任何第三方依赖。同时chrysanthemum尽最大努力保证分析器的性能,力求达到近似于纯手工代码的效率。chrysanthemum 大量使用使用表达式模板技术、模板元编程、C++0X新标准 和 函数式编程思想。目前仅在GCC4.5和GCC4.6环境下测试通过,WINDOWS环境可以选择使用MINGW。本版本是chrysanthemum第一个正式对外发布的版本,必然存在许多不足和缺陷。
alpaca-llama 词法分析和语法分析算法小工具
pyC11 是一个 Python 些的用来解析 C 程序语法的解析程序,遵循 ISO/IEC 9899:2011 标准,使用 pyPEG 编写,支持 Python 2.7 and 3.x.
JavaCUP 是 Java 语言实现的 CUP 解析器生成器。// since cup v11 we use SymbolFactories rather than Symbols. /* recognize and return the next complete token */. /* in this simple scanner we just ignore everything else */
Parsekit是一个Mac OS X的框架,基于Objective-C提供类似ANTLR的功能.可以对Objective-C的语法进行词法分析.Base: Mac SQLite 工具 TaskPaper for iPhone: 简单的TO-DO应用 Worqshop: iOS开发环境 JSTalk: Spike: Rails Log工具 BayesianKit: Cocoa实现的贝叶斯分类器 Objective-J Port ParseKit的Objective-J的移
Lexer是一个由 Java 编写的 C 语言词法分析器,词法分析是编译过程的第一个阶段,是编译的基础。这个阶段的任务是从左到右一个字符一个字符地读入源程序,即对构成源程序的字符流进行扫描然后根据构词规则识别单词。
Scrooge 是一个 Thrift 代码解析/生成器,能够生成 Scala 和 Java 代码。这就意味着,它能够取代 Apache Thrift 代码生成器,并能在 libthrift 上生成符合标准的可兼容的二进制编解码。因为 Scala 与 Java 的API 兼容,所以你能够使用 apache thrift 编解码生成器来生成 Java 文件,并在 Scala 中使用它们,但是使用 Java 集合和可变的"bean"类生成的代码可能会导致一些问题出现,这时候就必须手动修改了。所
Tomorrow 是一个用 Python 写的异步代码语法修饰器。tomorrow 库可以让你在享受到多线程的好处的同时,又不用过多考虑执行细节。这个库是对 concurrent.futures 中的 Future 对象的一个小型封装器,可以帮助你访问 Future 的属性。
marky-markdown 是 npm 的官方 markdown 解析器,基于 NodeJS 编写,旨在用GitHub-style markdown 进行奇偶校验。它由一个最好的CommonMark markdown 解析器——markdown-it 构建。marky-markdown 输出单独函数。为了基本使用,这个函数使用一个由字符串转换而成的参数。你可以在 shell 中使用 marky-markdown 来解析 markdown 文件,最简单的方法是全局安装它。Parses markdown wi
是的,第一款同时支持三个主流操作系统的APICloud语法提示插件,现在可以在任意自己喜欢的系统上愉快地编码了!api.require 后模糊提示APICloud全部已有模块,再也不用担心记不住模块名了.自动根据上下文,推断出变量的真实模块类型!是的,就是这么强大!基于文档有效示例代码整理,只为书写更有意义的代码模板!模块整体支持率,95%以上!智能提示模块的跨平台情况,再也不用小心翼翼地在网页确定支持哪个平台了!
XLogMiner 是从 PostgreSQL 的 WAL 日志中解析出执行的 SQL 语句的工具,并能生成出对应的 undo SQL 语句。配置要求需要将数据库日志级别配置为 logical 模式, 并将表设置为 full 模式。目前主要是在 PostgreSQL 9.5.x 上开发测试的,在 9.6 版本中仅做过简单验证。编译安装1.将 xlogminer 目录放置到编译通过的 PG 工程的 "../contrib/" 目录下。make&&makeinstall使用方
"\"user\":\"{\\\"user_id\\\":643361255,\\\"user_name\\\":\\\"鹞之神乐\\\",\\\"user_sex\\\":1,\\\"user_status\\\":1}\",\n"+. "}";jsonResult=JSONQuery.select(json,"dat
otto 是 用原生 Go 编写的 JavaScript 解析器和解释器。
MojoUnityJson 是 C# 实现的 JSON 解析器,非常小巧和高效,其算法思路来自于游戏引擎 Mojoc 的 C 语言实现 Json.h。借助 C# 的类库,MojoUnityJson 可以比 C 的实现更加的简洁和全面,尤其是处理 Unicode 转义字符的解析,C# 的 StringBuilder 本身就支持了 Unicode 码点。MojoUnityJson 使用递归下降的解析模式,核心解析代码只有 450 行,支持所有标准的 JSON 格式。算法实现力求简洁明了,用最直接最快速的方法达到
中文词法分析中文分词是将连续的自然语言文本,切分出具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。命名实体识别又称作“专名识别”,是指识别自然语言文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。我们将这三个任务统一成一个联合任务,称为词法分析任务,基于深度神经网络,利用海量标注语料进行训练,提供了一个端到端的解决方案。
安科网(Ancii),中国第一极客网
Copyright © 2013 - 2019 Ancii.com
京ICP备18063983号-5 京公网安备11010802014868号