jaq项目中的--argjson参数支持解析
jaq作为一款JSON处理工具,其功能设计上参考了jq的许多特性。在最新版本中,jaq实现了对--argjson参数的支持,这一特性对于处理JSON格式的输入数据非常有用。
--argjson参数的主要功能是允许用户直接将JSON格式的字符串作为变量传递给jaq命令。与--arg参数不同,--argjson会自动解析JSON字符串,而不是将其作为纯文本处理。例如,当我们需要传递一个数组时,使用--argjson可以确保数组被正确解析为JSON数组结构,而不是被当作普通字符串。
在实际使用中,--argjson参数特别适合处理包含复杂数据结构的输入。比如传递一个数组[1,2,3],使用--argjson会将其解析为真正的JSON数组,而使用--arg则只会将其视为字符串"[1,2,3]"。这种区别在进行数据操作时尤为重要,因为JSON数组可以直接进行索引访问、遍历等操作,而字符串则需要先进行解析。
在jaq实现这一特性之前,用户可以通过--arg配合fromjson函数的组合来达到类似效果。具体做法是先使用--arg传递JSON字符串,然后在jaq表达式中使用fromjson函数进行解析。虽然这种方法可行,但显然不如直接使用--argjson来得简洁明了。
值得注意的是,--argjson参数对输入有严格要求,必须是一个有效的JSON值。如果传入的字符串不符合JSON格式规范,命令会报错并提示"invalid JSON text passed to --argjson"。这与jaq中的fromjson函数行为一致,都只接受单个有效的JSON值作为输入。
这一特性的实现进一步提升了jaq与jq的兼容性,使得从jq迁移到jaq的过程更加平滑。对于需要处理复杂JSON数据的用户来说,--argjson的支持无疑是一个实用的功能增强。
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