with-c-syntax 项目亮点解析
2025-05-27 11:46:20作者:凤尚柏Louis
1、项目的基础介绍
with-c-syntax 是一个有趣的 Common Lisp 包,旨在将 C 语言语法引入 Common Lisp。该项目提供了一个名为 with-c-syntax 的宏,该宏允许用户以 C 语法编写代码,同时保留 Lisp 的强大功能。
2、项目代码目录及介绍
src目录:包含项目的主要源代码文件,如with-c-syntax.lisp,其中定义了with-c-syntax宏的实现细节。test目录:包含用于测试with-c-syntax宏的测试代码。include目录:包含项目所依赖的 C 标准库的头文件。
3、项目亮点功能拆解
- 支持完整的 ISO C 90 站立实现的所有特性,为用户提供丰富的 C 语法选项。
- 提供了
#{}读取宏,用于将 C 语法代码块包裹起来,使其在 Lisp 中正常工作。 - 支持类似
with-宏的语法扩展,允许用户以 C 语法编写复杂的 Lisp 宏。 - 支持 C 预处理器,使用户能够在代码中包含和定义宏。
- 支持 C 数值字面量,包括十六进制浮点数。
- 支持 Duff's Device,允许用户在 Lisp 代码中实现高效的循环展开技术。
4、项目主要技术亮点拆解
- 宏处理:
with-c-syntax宏通过将 C 语法转换为 Lisp 语法来实现,从而允许用户以 C 语法编写代码。 - 读取宏:
#{}读取宏用于解析 C 语法代码块,并将其转换为 Lisp 代码。 - 语法扩展:通过自定义语法扩展,用户可以以 C 语法编写类似
with-宏的 Lisp 宏。 - C 预处理器支持:通过解析 C 预处理器指令,
with-c-syntax宏能够处理宏定义和包含文件。 - C 数值字面量支持:
with-c-syntax宏支持解析 C 数值字面量,并将其转换为相应的 Lisp 数值类型。
5、与同类项目对比的亮点
- 易用性:
with-c-syntax宏的语法简单易懂,用户可以快速上手。 - 完整性:支持 ISO C 90 站立实现的所有特性,满足大多数 C 语法需求。
- 性能:通过宏处理和读取宏,
with-c-syntax宏能够在 Lisp 环境中高效地运行 C 语法代码。 - 可扩展性:用户可以通过自定义语法扩展和 C 预处理器支持来扩展
with-c-syntax宏的功能。 - 社区支持:
with-c-syntax项目拥有活跃的社区,为用户提供丰富的学习资源和交流平台。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210