MVEL 技术文档
2024-12-24 20:45:55作者:卓炯娓
1. 安装指南
1.1 环境准备
在开始安装之前,请确保您的开发环境满足以下要求:
- Java Development Kit (JDK) 8 或更高版本
- Apache Maven 3.x 或更高版本
1.2 下载源码
首先,您需要从GitHub仓库中克隆MVEL项目的源码:
git clone https://github.com/mvel/mvel.git
1.3 构建项目
进入项目目录并使用Maven进行构建:
cd mvel
mvn clean install
1.4 添加依赖
如果您希望在您的项目中使用MVEL,可以通过Maven将MVEL依赖添加到您的pom.xml文件中:
<dependency>
<groupId>org.mvel</groupId>
<artifactId>mvel2</artifactId>
<version>2.x.x</version>
</dependency>
2. 项目的使用说明
2.1 基本概念
MVEL(MVFLEX Expression Language)是一种混合动态/静态类型的表达式语言,专为Java平台设计。它允许您在Java应用程序中嵌入和执行表达式。
2.2 表达式执行
以下是一个简单的示例,展示如何在Java代码中使用MVEL执行表达式:
import org.mvel2.MVEL;
public class MvelExample {
public static void main(String[] args) {
String expression = "1 + 2";
Object result = MVEL.eval(expression);
System.out.println("Result: " + result);
}
}
2.3 变量和上下文
您可以在表达式中使用变量,并通过上下文对象传递这些变量:
import org.mvel2.MVEL;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class MvelExample {
public static void main(String[] args) {
String expression = "a + b";
Map<String, Object> context = new HashMap<>();
context.put("a", 1);
context.put("b", 2);
Object result = MVEL.eval(expression, context);
System.out.println("Result: " + result);
}
}
3. 项目API使用文档
3.1 MVEL.eval()
MVEL.eval() 是MVEL的核心API之一,用于执行表达式。它接受一个字符串表达式和一个可选的上下文对象。
参数
expression:要执行的字符串表达式。context:包含变量和值的上下文对象(可选)。
返回值
返回表达式的计算结果。
3.2 MVEL.compileExpression()
MVEL.compileExpression() 用于将表达式编译为可重用的解析树。
参数
expression:要编译的字符串表达式。
返回值
返回一个CompiledExpression对象,可以在后续调用中重复使用。
3.3 MVEL.executeExpression()
MVEL.executeExpression() 用于执行已经编译的表达式。
参数
compiledExpression:已经编译的表达式对象。context:包含变量和值的上下文对象(可选)。
返回值
返回表达式的计算结果。
4. 项目安装方式
4.1 通过Maven安装
如前所述,您可以通过在pom.xml中添加MVEL依赖来安装MVEL:
<dependency>
<groupId>org.mvel</groupId>
<artifactId>mvel2</artifactId>
<version>2.x.x</version>
</dependency>
4.2 手动安装
如果您不使用Maven,可以从MVEL的GitHub仓库下载源码并手动构建JAR文件。构建完成后,将生成的JAR文件添加到您的项目中。
通过以上文档,您应该能够顺利安装、使用和理解MVEL项目。如有任何问题,请参考MVEL的官方文档或社区支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
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
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
492
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
342
146