CEL规范v0.23.0版本发布:语法优化与测试增强
项目概述
CEL(Common Expression Language)是一种开源的表达式语言,主要用于配置、策略规则等场景。它提供了类型安全、高性能的表达式求值能力,被广泛应用于各种需要动态表达式的系统中。
语法解析器改进
本次v0.23.0版本对CEL的语法解析器进行了重要改进,主要涉及保留关键字的处理。开发团队更新了语法规则和相应的测试用例,使得解析器能够更准确地识别和区分保留关键字。这一改进增强了语言的健壮性,避免了潜在的关键字冲突问题。
字符串处理优化
在字符串处理方面,新版本移除了<string>.trim()方法对Unicode空格字符的处理。这一变更使得字符串修剪操作更加符合大多数开发者的预期,同时也与主流编程语言的处理方式保持一致。现在trim()方法将只处理标准的ASCII空格字符,这简化了行为并提高了可预测性。
测试框架增强
测试框架在本版本中得到了显著增强:
-
输入上下文分离:将上下文输入从测试输入中分离出来,作为一个独立的oneof类型。这一架构改进使得测试用例的定义更加清晰,也便于维护和扩展。
-
字段命名规范化:对测试套件中的字段名称和编号进行了微调,提高了代码的一致性和可读性。
-
新增理解宏测试:为理解宏(comprehensions)v2版本添加了基础一致性测试,确保这些高级语言特性的行为符合预期。
构建系统更新
构建系统方面,本次更新包含了:
-
Bzlmod支持更新:重新生成了Bazel构建系统的Bzlmod配置,确保构建过程的现代性和兼容性。
-
Python支持增强:新增了py_proto_library构建目标,为Python开发者提供了更好的协议缓冲区支持。
总结
CEL规范v0.23.0版本虽然在版本号上只是一个小的迭代,但包含了多项实质性改进。从语法解析的精确性提升到字符串处理的优化,再到测试框架的增强,这些变化都使得CEL语言更加成熟和可靠。特别是测试框架的改进,为未来的功能扩展和质量保证奠定了更好的基础。对于使用CEL的开发者来说,升级到这个版本将获得更稳定和一致的体验。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00