解释器模式 : 给定一个 语言 , 定义它的 文法 的一种表示 , 并定义一个 解释器 , 这个 解释器 使用该表示来 解释 语言中的 句子 ;
今年 7 月，OpenAI 开放了一个强大的插件 ——Code Interpreter（代码解释器），它可以根据用户的自然语言需求，生成并执行代码解决方案，最终完成分析数据、创建图表、编辑文件等任务。
【导读】加密解密都是需要特定的算法，而这个算法就是一个解释器。又比如翻译器，各种语言都有其翻译器。针对特定语言会有特定的解释器，这就是解释器模式。
解释器模式的定义： 给定一门语言，定义它的文法的一种表示并定义一个解释器，该解释器用来表示解释语言中的句子。
在科幻影视中，我们经常看到人们对着电脑说话，然后电脑就开始执行人们的操作，对于真正的程序员来说，这简直就是天方夜谭，很多程序员对这些情节充满了鄙视，觉得编剧不懂编程。然而，现在情况似乎发生了改变，Open Interpreter 的出现改变了这种现状，它可以向 chatgpt 一样接受人类语言，并且可以执行人们下达的操作，只不过目前它是通过文字交流的，但是通过语音识别技术，完全可以实现人们过去畅享的事情，那就是只需要对电脑下达命令，它就可以自己工作。
在上一篇文章【Win10系统编译Tensorflow Lite 2.3为动态链接库tensorflowlite_c.dll】介绍了如何在Windows平台下编译tflite为动态链接库tensorflowlite_c.dll，接下来介绍如何使用tensorflowlite_c.dll。上一篇文章中我们编译的tflite库为c语言接口，即c_api，在使用过程中，只需下面一条include语句即可：
本文只针对特殊上标情况，上下角标可由符号“^”或者“_”实现，故不在本文讨论范围之内，特殊上标的示例如下图所示。
在pycharm中创建新project的时候总会遇到interpreter invalid，需要你去重新配置interpreter
当地时间 7 月 7 日，OpenAI 在社交平台表示，将向所有 ChatGPT Plus 用户开放代码解析器（Code Interpreter）功能。消息一出便瞬间引发了开发者们的广泛关注，该功能被有的开发者认为是自 OpenAI 发布 GPT-4 以来最强大的功能。
当人们问 ChatGPT 问题时，大语言模型（LLM）会通过不断预测下一个单词的方式生成答案。
两天前，OpenAI 宣布要在一周之内将官方插件 Code Interpreter 通过设置中的 Beta 面板向所有 ChatGPT Plus 用户提供。
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展，将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状，以及神经网络在边缘设备上的应用。
机器之心报道 编辑：杜伟 超越编码的范畴，ChatGPT 的 Code Interpreter 插件能够进一步成为数据分析师、科学家和创意作者的得力助手。 近几个月，由 OpenAI 的 ChatGPT 开始，AI 社区掀起了一股研发智能聊天机器人的热潮。想要实现的能力也多种多样，其中代码能力是重要部分。但遗憾的是，这些聊天机器人的代码生成能力似乎始终无法做到令人满意。 如何提升聊天机器人的代码能力成了重要任务。OpenAI 一直提升在 ChatGPT 中运行代码和使用第三方插件的能力，并于 3 月 25
TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新，支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。
Zeppelin是一个基于Web的notebook，提供交互数据分析和可视化。后台支持接入多种数据处理引擎，如spark，hive等。支持多种语言： Scala(Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等。本文主要介绍Zeppelin中Interpreter和SparkInterpreter的实现原理。
如果您觉得自己对 JavaScript 引擎有了一些了解的话，可以先给自己鼓个掌，但不要急着关掉本文，我相信阅读完成后您仍然可以从中学到一些东西。
最初，JavaScript 只能在 Web 浏览器中运行，但是随着 Node 的出现，现在 JavaScript 也可以在服务端运行。虽然我们可能知道应该在何时何地去使用它， 但是我们真的了解这些脚本执行的背后发生了什么吗？
http://download.csdn.net/detail/xingjiarong/9429266 下载jython包，把其中的jython.jar添加到工程目录
通过解释器模式来实现四则运算，如计算 a + b + c 的值，具体要求 1）先输入表达式的形式，比如 a + b + c + d + e，要求表达式的字母不能重复 2）在分别输入a，b，c，d，e的值 3）最后求出结果
Blockly应用程序需要将积木转换为代码来执行。添加积木JSON定义后，需转到generators/目录并选择与您要生成的语言（ JavaScript， Python， PHP， Lua， Dart等）相对应的子目录，编写积木执行代码。
最近在逛 Github 的时候发现了一款神器，叫做 Open Interpreter，主要是用来实现在本地和大语言模型进行交互的，通过大语言模型将自然语言转换为脚本代码，然后在本地执行从而实现目标。
Zeppelin默认的管理权限是admins组，所以用户要加admins组才可以添加和修改interpreter
基本介绍 在编译原理中，一个算术表达式通过词法分析器形成词法单元，而后这些词法单元再通过语法分析器构建语法分析树，最终形成一颗抽象的语法分析树。这里的词法分析器和语法分析器都可以看做是解释器 解释器模式（Interpreter Pattern）：是指给定一个语言(表达式)，定义它的文法的一种表示，并定义一个解释 器，使用该解释器来解释语言中的句子(表达式) 应用场景: 应用可以将一个需要解释执行的语言中的句子表示为一个抽象语法树一些重复出现的问题可以用一种简单的语言来表达一个简单语法需要解释的场景
解释器模式，简单来讲就是一个简版的编译器，如果一种特定类型的问题发生的频率足够高，那么可能就值得将该问题的各个实例表述为一个简单语言中的句子。解释器模式能对一些较频率执行的文法转换为一种特定的文法类型，不过解释器模式也有其不足，就是如果文法较为复杂的话，就得需要将每一个文法转换成至少一个类，如果包含许多规则的文法可能难以维护和管理。这个时候就需要其他的技术，就是我们最开始提到的语法分析程序或编译器来处理。 解释器模式的基本类结构图很简单，最基本的实现也很简单。 image.png 1 package d
意思缺少 matplotlib库， 可以点击Python -> preference -> Project Interpreter
我们来看看强大的 Zeppelin 能够给 Hive 带来什么吧。首先需要安装 Hive 和 Zeppelin。具体请参考如下两篇文章：
今天打开 Pycharm，依次点开 file -> settings -> Python Interpreter，然后发现 Python Interpreter 里面什么内容也没有。
由于处理器性能和电池容量有限，在移动设备上使用计算密集的机器学习模型进行推断是非常耗资源的。 虽然可以采用一种加速途径：转换为定点数模型，但用户已经要求作为一种选项，为加速原始浮点模型推理提供GPU支持，而不会产生额外的复杂性和潜在的量化精度损失。
file模块用于对文件或文件夹相关的操作，主要用来设置文件、链接、目录的属性，或者移除文件、链接、目录，很多其他的模块也会包含这种作用，例如copy，assemble和template。
Livy Session 详解（上） - 简书 一文主要介绍了 session 整体的启动流程并详细分析了 client 端（livy server 端）是如何启动 driver 以及建立连接的。本文将进一步分析 session server 端（即 driver 内部）是如何启动、初始化的以及执行代码片段的。
不同的SQL语句，会经由不同的Parser实现类解析。例如，有负责解析DDL查询语句的ParserRenameQuery、ParserDropQuery和ParserAlterQuery解析器，也有负责解析INSERT语句的ParserInsertQuery解析器，还有负责SELECT语句的ParserSelectQuery等。
https://docs.ansible.com/ansible/latest/modules/group_module.html#group-module
嵌入式系统是一种专用计算机系统，通常嵌入到大型系统中，执行特定任务。典型的嵌入式系统包括微控制器（MCU）、单板计算机（SBC）和专用AI加速器。嵌入式系统的主要特点包括：
Zeppelin配置分为两个部分，一个是Zeppelin Server，另一个则是Interpreter。其中，Zeppelin Server相关配置需要在启动Zeppelin Server之前进行配置。而Interpreter的配置则是可以在Zeppelin Server启动之后，在WEB界面进行配置。
在本节中，我们将解释 解释器（Interpreter）、解释器组和解释器设置在 Zeppelin 中的作用。 Zeppelin 解释器的概念允许将任何语言或数据处理后端插入 Zeppelin。 目前，Zeppelin 支持 Scala、Python、Flink、Spark SQL、Hive、JDBC、Markdown、Shell 等多种解释器。
之前写过一篇文章 Linux下c语言中的main函数是如何被调用的，该篇文章侧重于从user space层面讲程序的运行，而文章中提到的有关kernel space层面的相关系统调用，比如fork、execve等，都被一笔带过。
具体做法是创建几个解释器，在创建一个解释器封装类，在解释器封装类中完成语法树的构建。然后在场景类中完成递归调用。
这样一来，这个依赖环境的第三方库就会有非常多，然而在某个项目的第三方库并不需要很多时，如果此时用这个 interpreter 生成 requirement.txt 就会有很多无关紧要的库
https://docs.ansible.com/ansible/latest/modules/yum_repository_module.html
把时间推回到250万年前，旧石器时代见证了人类从简单工具的使用者到复杂技术创造者的转变。我们的祖先南方古猿、直立人等，逐步发展出更高级的工具，如手斧和刮刀，以适应狩猎和生活的需求。大约4万年前，现代人类——智人——的出现标志着技术和文化的飞跃，工具进一步精致化如骨针、鱼钩，艺术创作如洞穴壁画和雕塑也随之兴起。这一时期，火的利用、语言和社会结构的形成，为人类文明的后续发展奠定了坚实的基础。
本文实例讲述了PHP设计模式之解释器（Interpreter）模式。分享给大家供大家参考，具体如下：
Python的目录结构是module>类>方法的，也可以是module里面直接有函数或方法的。一个Python Module(模块)，是一个文件，包含了Python对象定义和Python语句（definitions and statements）。文件名就是模块名加上后缀.py，在模块内部，模块名存储在全局变量__name__中，是一个string，可以直接在module中通过__name__引用到module name。
Beanshell (bsh) 是用Java写成的，一个小型的、免费的、可以下载的、嵌入式的Java源代码解释器，具有对象脚本语言特性。
多用途的笔记本。数据的采集 发现 分析 可视化 协作。。 支持20+种后端语言，支持多种解释器 内置集成Spark
用户模块可以帮助用户管理远程客户机中的用户，例如创建、删除、修改用户属性等。其常用的参数如表1.5所示。
** 之前看到很多博主解决遇到的pycharm中Unresolved Reference问题，作为一个萌新，我在第一次下载pycharm的时候并没有遇到这个问题，但是最近几天重新下载了pycharm之后，打开之前写的代码，出现了问题，下面分享给大家我的解决方法：
设计模式——解释器模式
Code Interpreter是一个官方的ChatGPT插件，用于数据分析，图像转换，编辑代码等。自2023年7月6日起，它已向所有ChatGPT Plus用户提供。它为OpenAI模型提供了一个在沙箱、防火墙执行环境中工作的Python解释器。重要的是，它还可以上传和下载文件。
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