GLL Combinators 技术文档
本文档旨在帮助用户安装和使用 GLL Combinators,并详细解释其项目API。以下是项目的技术文档,包括安装指南、使用说明以及API使用文档。
1. 安装指南
GLL Combinators 的编译构件已推送到 Maven Central,groupId 为 com.codecommit
,artifactId 为 gll-combinators
。最新稳定版本为 2.3
。此构件为 Scala 2.10、2.11 和 2.12 跨发布。如果您使用 SBT,只需将以下构件描述复制并粘贴到您的 build.sbt
文件中:
libraryDependencies += "com.codecommit" %% "gll-combinators" % "2.3"
安装完成后,以下包可供使用:
com.codecommit.gll
—— 框架的完整公共接口。com.codecommit.util
—— 内部使用的许多有用的工具类。不应将其视为稳定API的一部分。
2. 项目使用说明
GLL Combinators 是一个用于以函数式方式实现 GLL 解析算法的框架。该框架使用原子解析组合子来构造语法,然后使用 GLL 算法进行评估。以下是使用 GLL Combinators 的基本示例:
lazy val expr: Parser[Any] = (
"(" ~ expr ~ ")"
| ""
)
您可以调用此解析器,如下所示:
expr("((()))")
返回值类型为 Stream[Result[Any]]
。Result[A]
ADT 定义为以下类型之一:
Success[A]
—— 表示解析成功并包含结果值。Failure
—— 表示解析失败并包含相关错误消息以及解析流中未被消耗的部分。
如果任一结果是成功的(即 Success[A]
实例),则不会返回失败。因此,返回的 Stream
将完全同质,只包含 Success
或 Failure
中的一个。
3. 项目API使用文档
GLL Combinators 提供了用于构造语法的解析器组合子。以下是组合子的一些基本用法:
~
—— 用于连接两个解析器。^^
—— 用于在解析成功后执行语义动作。
例如,以下是使用 ^^
组合子的一个表达式解析器:
lazy val expr: Parser[Int] = (
expr ~ "*" ~ expr ^^ { (e1, _, e2) => e1 * e2 }
| expr ~ "/" ~ expr ^^ { (e1, _, e2) => e1 / e2 }
| expr ~ "+" ~ expr ^^ { (e1, _, e2) => e1 + e2 }
| expr ~ "-" ~ expr ^^ { (e1, _, e2) => e1 - e2 }
| "(" ~> expr <~ ")"
| "-" ~> expr ^^ { -_ }
| """\d+""".r ^^ { _.toInt }
)
此解析器支持包括左递归和模糊性在内的复杂语法。
4. 项目安装方式
如前所述,您可以通过 SBT 添加 GLL Combinators 依赖项:
libraryDependencies += "com.codecommit" %% "gll-combinators" % "2.3"
然后,您可以编译并运行您的 Scala 项目,使用 GLL Combinators 提供的功能。
通过本文档,用户应能够成功安装和运行 GLL Combinators,并了解如何使用其API进行解析器开发。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









