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木兰 0.0.17.3 支持不需 __init__ 的 super 调用

接续 前文,试着调整了几次优先级排序,除了 super 需在 ( 之下以外,没看出其他门道,于是暂时将两者分别放在优先级排序最高与最低,现在所有测试用例能通过,以观后效吧。个人感觉由于优先级与语法规则的勾连,想要生成一个针对某一优先级设置的测试用例颇为烧脑,先搁置吧。 接着,既然做到了 super 语法,就在语法树生成木兰源码部分功能中复现了 super。先上 Python 与转换出的木兰源码对比: 可见,在调用父类的构造方法时,相较 Python 需要 __init__(),木兰中可以略去,参数直接传给 super,与 Java 等其他常用语言类似。 复现了这一转换功能后,发现还需复现对此语法的支持,是通过 NameFixPass 这一语法树修改步骤的 visit_Call 实现。 完成后,前文的 super(演示, self).__init__(),现在只需 super()。0.0.17.3 发布在 PyPI(pip install ulang 安装) 回头看对比图,个人猜度,木兰的这个设计与 self 可用 $ 代替、__init()__ 可用类名代替等一道,都是为了方便开发者进...

RosaeNLG 加入 LF AI & Data 作为新的沙箱项目

LF AI & Data 基金会——该组织正在构建一个生态系统,以维持人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)和数据开源项目的开源创新,宣布RosaeNLG[1]作为其第一个沙箱项目加入基金会。 最近,LF AI & Data 技术咨询委员会(TAC)增加了沙箱阶段,以适应满足以下一个或多个需求的早期项目: 任何未来有意加入 LF AI & Data 孵化的项目,并希望为此奠定基础。 旨在扩展一个或多个 LF AI & Data 项目具有功能性或互操作性库的新项目。 适合 LF AI & Data 任务的独立项目,为现有功能领域提供了一种新的方法(或试图满足未满足的需求)。 RosaeNLG 非常适合这个阶段,并被 TAC 投票进入了沙箱阶段进行孵化。它是一个开源的自然语言生成(NLG)项目,旨在提供与产品 NLG 解决方案相同的 NLG 功能,并为开发人员和 IT 提供方便的集成和配置。RosaeNLG 由法国巴黎银行 CIB 数据与人工智能实验室首席技术官、科技学院专家教授 Ludan Stoecklé 发布并开源。 LF AI ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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