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DSL领域中的定制语言实战技巧

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简介:
本书聚焦于DSL(领域特定语言)的实际应用,深入浅出地介绍了如何在不同场景下设计和使用定制化编程语言,为开发者提供了丰富的实战经验和技巧。 本书是第一本专注于领域专用语言(DSL)实战的书籍,旨在为实践者提供实用指导。书中基于多种JVM语言(如Java、Ruby、Groovy、Scala和Clojure),分析了它们在实现DSL中的优劣势,并提供了丰富的示例。 无论是架构师希望设计出具有表现力且高效的API以满足领域用户需求,还是技术背景的特定领域用户期待改善与开发团队之间的沟通效果;又或者是程序员为如何有效对接业务规则而感到困扰,《领域专用语言实战》都能提供帮助。本书共分为三部分,并通过金融中介系统的实例全面细致地介绍了从头开始设计、实现和使用DSL的方法。 书中不仅讲解了DSL的实现技巧,还逐步深入介绍了一些高级技术,包括元编程、解析器组合子以及ANTLR、Xtext等开发框架的应用。读者在阅读完本书后不仅能对领域专用语言有一个全面而深刻的理解,并且还能将其作为实际工作中的指导工具,提高工作效率和质量。

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客服
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  • DSL
    优质
    本书聚焦于DSL(领域特定语言)的实际应用,深入浅出地介绍了如何在不同场景下设计和使用定制化编程语言,为开发者提供了丰富的实战经验和技巧。 本书是第一本专注于领域专用语言(DSL)实战的书籍,旨在为实践者提供实用指导。书中基于多种JVM语言(如Java、Ruby、Groovy、Scala和Clojure),分析了它们在实现DSL中的优劣势,并提供了丰富的示例。 无论是架构师希望设计出具有表现力且高效的API以满足领域用户需求,还是技术背景的特定领域用户期待改善与开发团队之间的沟通效果;又或者是程序员为如何有效对接业务规则而感到困扰,《领域专用语言实战》都能提供帮助。本书共分为三部分,并通过金融中介系统的实例全面细致地介绍了从头开始设计、实现和使用DSL的方法。 书中不仅讲解了DSL的实现技巧,还逐步深入介绍了一些高级技术,包括元编程、解析器组合子以及ANTLR、Xtext等开发框架的应用。读者在阅读完本书后不仅能对领域专用语言有一个全面而深刻的理解,并且还能将其作为实际工作中的指导工具,提高工作效率和质量。
  • 优质
    《领域特定语言实战技巧》一书深入浅出地讲解了DSL的设计与实现方法,涵盖多种应用场景和案例分析,帮助读者掌握DSL开发的核心技能。 《领域专用语言实战》一书不仅教你如何使用DSL解决问题,还会详细介绍实现DSL的方法。书中认为,DSL是围绕语义模型构建的一层薄薄的语言抽象,其中语义模型负责体现领域的核心结构,而语言层面则采用特定于该领域的术语表达方式。 本书将通过Ruby、Groovy、Scala和Clojure等现代编程语言讲解如何设计与实施DSL,并深入探讨不同编程范式在DSL实现中的优缺点。阅读完这本书后,你将对一些关键概念有深刻的理解,并能够创造出既易于领域用户理解和欣赏的优雅抽象解决方案。
  • 使用GroovyDSL
    优质
    本篇文章将介绍如何利用Groovy编程语言创建和实现DSL(Domain Specific Language),深入探讨其语法简洁性和灵活性在简化复杂业务逻辑描述中的应用。 本系列文章基于《Groovy For Domain-Specific Languages》一书(原作者:Fergal Dearle)进行翻译,并结合个人的读书笔记及理解编写而成。本段落档不以商业用途为目标,旨在更广泛地传播 Groovy DSL 技术知识。转载时,请尊重原著的知识产权;若因违反版权而引发法律问题,本人概不负责。
  • R_R_
    优质
    本书聚焦于R语言的应用实践,涵盖数据处理、统计分析及可视化等核心技能,旨在帮助读者掌握解决实际问题的方法和技巧。适合希望提升R编程水平的数据分析师和技术爱好者阅读。 阅读本书后,你将全面掌握使用R语言进行数据分析与数据挖掘的技巧,并能熟练运用各种图形工具来探索和展示数据,从而更高效地分析并传达结果。如果你渴望成为备受高科技企业青睐的数据分析师,或是希望提高自己的科学数据分析能力和决策水平,那么从这本书开始学习吧!挑战大数据的世界,用R语言开启炫酷的数据统计与分析之旅。
  • 优质
    中文领域的特定语言聚焦于探讨中文这一独特的语言系统在语法、词汇及语用学等层面的特点和规律。它涵盖从古汉语到现代汉语的发展脉络,并深入分析方言与普通话之间的差异,以及中文在网络时代的演变趋势。同时,此领域还关注跨文化交流中中文的独特作用及其在全球化背景下的地位变化。 在多个领域中使用抽象且统一的特定领域语言来描述设计概要并进行表示。
  • R
    优质
    《R语言实战技巧》一书深入浅出地介绍了如何利用R语言进行数据分析、统计建模及可视化等操作,适合数据科学爱好者和专业人士阅读。 《R语言实战》是一本介绍如何使用R编程语言进行数据分析的书籍或文章。它涵盖了从基础概念到高级技术的各种主题,包括数据处理、统计分析以及图形展示等,旨在帮助读者掌握利用R语言解决实际问题的能力。书中不仅提供了丰富的案例研究和实用技巧,还强调了实践操作的重要性,并鼓励学习者通过动手实验来深化理解。 这本书或文章适合各个层次的用户阅读——无论是初学者想要入门还是经验丰富的数据科学家希望提升技能都十分适用。它详细解释了许多关键概念和技术细节,同时提供了一系列练习题帮助巩固所学知识。此外,《R语言实战》还介绍了一些流行的R包和工具,这些对于提高工作效率非常有帮助。 总之,《R语言实战》是一份全面且实用的学习资源,能够引导读者深入探索这一强大而灵活的数据分析平台——R语言的世界。
  • (Domain Specific Languages)
    优质
    特定领域的语言(DSL)是指用于解决某一领域问题的专用编程语言或元语言,旨在提高该领域内软件开发效率和可维护性。 《领域特定语言》是DSL领域的经典之作,由软件开发大师Martin Fowler耗时多年精心撰写,并经ThoughtWorks中国团队翻译为高清英文PDF版。 本书全面而详细地介绍了各种DSL的构造方式及其应用原理,揭示了与编程语言无关的核心原则和模式。书中阐释了如何通过使用领域特定语言(DSL)来提高开发者的工作效率以及改善他们与业务专家之间的沟通效果。此外,该书还提供了有关选择和实施DSL的有效决策依据和技术指导。 全书共包括57章,并分为六个部分: - 第一部分:介绍了什么是DSL、其用途及构造方法;解释了如何实现外部DSL和内部DSL、代码生成以及语言工作台的使用。 - 第二部分:深入探讨各种DSL,涵盖了语义模型、符号表、上下文变量等概念及其应用案例。 - 第三部分:详细讲解语法分析技术如分隔符指导翻译、BNF(巴科斯范式)、正则表达式的词法解析器和递归下降方法的使用场景及工作原理。 - 第四部分:探讨了表达式生成器、函数序列等高级编程技巧,以及如何利用它们来改进DSL的设计与实现。 - 第五部分:介绍了多种计算模型的应用及其实践意义,如适应性模型、决策表、依赖网络和产生式规则系统等。 - 第六部分:讨论了一些代码生成技术的细节及其实现方法,包括基于转换器的方式、模板化生成器以及无模式化的代码生成策略。 通过阅读本书,读者可以获得关于DSL设计与实现的重要见解,并学习如何在实际项目中有效地运用这些知识。
  • 英文版合集
    优质
    本书汇集了多种领域特定语言(DSL)的相关资料,提供了其设计、实现与应用案例,并包含中文和英文双语版本,适合软件开发人员及语言爱好者参考学习。 Martin Fowler的大作非常棒,我自己收集了中英文版本的书,并且现在分享出来。
  • Go高并发
    优质
    《Go语言高并发实战技巧》一书深入浅出地讲解了如何利用Go语言实现高效的并发编程,涵盖了通道、协程和 Goroutine 等核心概念,并提供了大量实用案例。 Go语言的高并非通过实践PPT来体现。
  • PyTorch下自然处理
    优质
    本书深入浅出地介绍了如何使用PyTorch框架进行自然语言处理任务,涵盖了从文本预处理到模型构建的各种实用技巧和案例。 PyTorch自然语言处理实战是一份使用PyTorch深度学习框架构建自然语言处理模型的实用指南。该指南涵盖了从基础到高级应用的内容,包括:PyTorch的基本介绍、如何利用torchtext进行文本预处理、基于PyTorch搭建各种类型的NLP模型(如分类器和机器翻译系统)、以及在GPU上加速训练过程的方法等。 对于初学者而言,了解PyTorch框架的特性至关重要。它以动态图的方式支持神经网络的设计,并提供了自动微分的功能,使得复杂的计算任务变得简单高效。此外,PyTorch还允许用户利用Python语言的优势来灵活地构建模型结构和算法逻辑。 在实际操作中,torchtext库能够帮助开发者处理大规模文本数据集的预处理工作。它提供了一系列工具用于清洗、转换原始文档,并且可以快速将这些材料转化为适合机器学习模型使用的格式(例如词嵌入向量)。 通过PyTorch构建自然语言任务相关的系统时,用户可以选择不同的网络架构和组件来实现特定的功能需求。无论是简单的文本分类还是复杂的序列到序列翻译问题,都可以找到合适的解决方案。 此外,在进行大规模实验或生产部署阶段,利用GPU资源可以显著提高训练速度与模型性能;同时借助混合前端技术,则可以让最终产品具备跨平台的兼容性优势。 总之,《PyTorch自然语言处理实战》为希望深入研究这一领域的研究人员和工程师提供了一个全面的学习路径。通过本指南的学习实践,读者能够掌握构建高效、灵活且可扩展性的NLP应用所需的关键技能和技术栈。