Expr语言中未知类型(UNKNOWN)的设计与实现探讨
Expr语言作为一种表达式求值引擎,在实际应用中经常会遇到需要处理未知值的情况。本文将深入探讨Expr语言中未知类型(UNKNOWN)的设计思路、实现方案以及应用场景。
未知类型的背景与需求
在实际开发中,我们经常需要进行"干运行"(dry-run)计算,即在不知道某些具体值的情况下预估表达式的行为。传统做法使用nil或默认值会带来问题,因为这些值可能改变表达式的实际行为逻辑。
例如,在表达式foo ?? download(bar)中,如果使用nil作为foo的模拟值,会导致实际不需要执行的download操作被触发。这种情况下,我们需要一种能够表示"值存在但未知"的特殊类型。
未知类型的设计方案
Expr社区提出了两种未知类型的设计:
- UNKNOWN - 表示完全未知的值
- UNKNOWN_NOT_NIL - 表示已知不为nil但具体值未知
这两种类型的关键特性是能够在计算过程中传播其"未知性",同时保持与现有类型的兼容性。当这些值参与运算时,结果也会继承未知特性。
技术实现考量
实现未知类型需要考虑几个关键问题:
- 类型系统集成:如何将未知类型无缝集成到现有类型系统中
- 运算传播规则:定义未知值参与各种运算时的行为
- 控制流影响:处理条件判断中包含未知值的情况
特别值得注意的是布尔运算的处理。例如IsEqual(unknown, unknown)应该返回什么?直接返回unknown可能会破坏控制流,而返回false则可能引入逻辑偏差。
实际应用场景
未知类型的主要应用场景包括:
- 成本预估:在调用付费API前预估总成本
- 依赖分析:分析表达式中的数据依赖关系
- 安全检查:验证表达式是否可能访问危险资源
Expr核心开发者提到正在开发一个相关功能:为每个字段/数组/函数分配成本值,然后计算表达式的预估总成本。例如:
download() = 100
arr = 10
对于表达式map(arr, download(#)) + map(arr, download(#)),预估成本为10*100 + 10*100 = 2000。
未来发展方向
Expr语言已经在其类型检查器中加入了unknown支持,通过expr.AllowUndefinedVariables()选项可以让所有未知变量保持unknown状态。未来可能会在类型系统中正式引入UNKNOWN类型,为开发者提供更强大的静态分析能力。
这种设计不仅解决了干运行的问题,还为表达式分析开辟了新的可能性,如更精确的副作用分析、资源消耗预估等高级功能。
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
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
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01