Division(Multiply(Add(Value(1), Value(5)), Value(7)), Value(2))) ○ 计算最终结果：21 • 语法分析 ☐ 对输入文本进行分析并确定其语法结构 通常包含词法分析和语法分析 ◦ 本节课均利用语法解析器组合子（parser combinator）为例 ## 词法分析 - 将输入分割为单词 ☐ 输入：字符串/字节块 ☐ 输出：单词流 parse("−10123--+523 103 (5) ")) 8. } ## • 我们成功地分割了字符串 ☐ - 10123 - + - 523 103 ( 5 ) ) 但这不符合数学表达式的语法 ## 语法分析 • 对单词流进行分析，判断是否符合语法 ☐ 输入：单词流 ☐ 输出：抽象语法树 1. expression = Value / "(" expression ")" /p14_2.jpg)  ## 语法分析 • 语法定义 1. expression = Value / "(" expression ")" 2. expression =/ expression "+"

Model > 微服务化 ## 微服务拆分工具-表自动分库 SQL 语句 语法分析 SQL 语句  语法分析 表关联分析 SQL 语句 语法分析 Step1：提取系统所有SQL Step2：逐条根据SQL创建语法树 S

的语法设计非常精巧，很难在程序中识别一个模板的声明，此外还会对某些函数模板进行语法分析可能非常难。 $ [...] $ 最后的模板语法被设计为： template T& index(vector& v, int i) { /*...*/ } 我也严肃的讨论过将返回值放在参数表之后进而很好的解决语法分析问题 index(vector& 但大部分人宁愿要一个关键字来帮助识别模板，\[...] 选择尖括号 <...> 而不是圆括号（...），是因为用户发现这样更容易阅读，因为圆括号在 C/C++ 里已被过度使用。事实证明，使用圆括号进行语法分析也并不困难，但读者（reader）总是喜欢尖括号 <...>。』 "The Design and Evolution of C++" Chapter 15: Templates

[Image](/uploads/documents/b/e/1/1/be11269c54e89aa237c95de24c767766/p15_2.jpg) ## 基于语义检测的WAF—实现 用户输入 词法分析 语法分析 攻击语义检测 ☆ 攻击语义抽象 ## 基于语义检测的WAF—优缺点 运营成本低 高准确率 应急 响应慢 优点|缺点 低漏报 语义抽象 依赖人 开发成本很高 算法优化 ## · WAF安全水位 • WAF瓶颈 • payload的变化 ## Part 3 ## 如何构建未来的WAF ## 基于深度学习构建WAF 思路：用深度学习的模型代替语义检测中的词法分析、语法分析。 攻击语义的深度学习网络 用户输入 在线检测 深度学习的攻击 语义检测模型 ## 攻击语义的深度学习网络 攻击语义 ![Image](/uploads/documents/b/e/

处理缩进的实现方式如下，词法分析器用前导空格数来解释随后的 Token，缩进不是独立的 Token，这个技巧使得 Nim 解析时只需要预先检查 1 个 Token。 语法分析器使用一个缩进级别的堆栈：该堆栈由计算空格的整数组成，语法分析器在对应的策略位置查询缩进信息，而忽略其他位置。伪终结符 IND{>} 表示缩进相比堆栈顶部的条目包含更多的空格，IND{=} 表示缩进有相同的空格数，DED 以下字符串表示其他标记： slice "切片"运算符 ☐ 优先于其他包含点的标记: {..} 是三个标记 [ , .. , } 而不是两个标记 [ . , . ] 。 本节列出了 Nim 的标准语法。语法分析器如何处理缩进问题，在词法分析一节有说明。 Nim 允许用户定义运算符。二元运算符有 11 个不同的优先级。 ## 结合律 第一个字符为 ^ 的二元运算符是右结合，所有其他二元运算符是左结合。

静态编译：运行程序不会对第三方库产生依赖 只依赖系统调用：不依赖glibc，对操作系统版本无限制，线上多环境运营至关重要 ’ alt=‘OCR图片’/> TarsGo架构 tars2go BNF词法分析 代码生成 BNF语法分析 特性监控上报goroutine Tars协议序列化 Pacakge codec 远程日志上报goroutine pacakge tars client Stat监控上报goroutine Communicator

nts/d/1/d/d/d1ddee402996d22fbea49d865d43b830/p14_2.jpg) 外部数据源 ## Greenplum 组件 ## 解析器 解析器执行词法分析、语法分析并生成解析树 ## 客户端  主节点接受客户连接，

schedule late nilcheck flagalloc regalloc loop rotate stackframe trim genssa 前端语法分析：Source->AST ’ alt=‘OCR图片’/> 前端语义分析：常量折叠 GOPHER CHINA 2020 中国 上海 / 2020-11.21-22 前端语义分析：内联 func

要求，包括大模型通用技术要求、评测指标与方法、服务能力成熟度评估、生成内容评价等标准。 4. 自然语言处理标准。规范自然语言处理中语言信息提取、文本处理、语义处理等方面的技术要求和评测方法，包括语法分析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答、语言大模型等标准。 5. 智能语音标准。规范前端处理、语音处理、语音接口、数据资源等技术要求和评测方法，包括深度合成的鉴伪方法、全双工交互、语音大模型等标准。