文章阐述了关于godsl编程语言，以及godot编程的信息，欢迎批评指正。
简略信息一览：
【OpenAI】私有框架代码生成实践
1、OpenAI提供了几种方式，以让模型学习私有知识：首先，通过微调模型进行学习。OpenAI允许基于现有基础模型，提供“prompt - completion”训练数据来生成自定义模型。
2、Elasticsearch与LLamaIndex集成：构建私有数据框架 LLamaIndex是一个开源的数据框架，专为LLM应用程序设计，用于处理和访问特定领域的私有数据。通过GitHub可以获取该项目的源代码以构建多样化的应用程序。
3、安装与启动使用Docker快速启动：通过docker-compose启动前后端服务。后端基于Python的fastapi框架，依赖管理通过poetry进行。前端体验访问localhost：5173，上传截图后，程序会自动扫描并生成。比如在OpenAI Playground页面，可以看到生成的初步效果。
4、GitHub Copilot是由微软和OpenAI共同开发的AI编程助手，基于GPT-3模型，提供代码自动补全、生成和翻译等功能，支持多种编程语言和框架。豆包MarsCode是由字节跳动开发的AI编程助手，旨在提高开发效率和代码质量。
开源免费的规则引擎
规则引擎具备多项功能：规则定义、执行、管理、监控与优化。用户可通过规则引擎定义规则，规则引擎可自动执行规则，并管理规则的版本、状态、优先级等信息。此外，规则引擎能监控规则执行情况，提供报告与警报功能，并根据历史数据和反馈信息优化规则，以提高决策准确性和效率。
Spring Boot作为基础框架，可作为集成URule的起点。创建空数据库，修改edas-rule-server服务中的数据库配置，启动服务即可。URule提供可视化编辑界面，通过浏览器访问http：//localhost：8090/urule/frame确认启动成功。URule的构成包括设计器和规则执行引擎。
通过规则引擎，复杂的业务规则不再依赖硬编码，而是被封装成可复用的组件，通过可视化工具灵活地设计和调整。例如，订单价格的计算规则可以根据会员等级和促销活动动态变化，规则引擎使得规则调整无需改动代码，实时生效。
规则引擎，作为将业务决策从代码中分离的组件，旨在提升系统的灵活性与扩展性。它接收数据输入，解析业务规则，并据此做出决策。规则引擎的核心在于高效的数据条件匹配，这直接影响着引擎的性能。匹配数据对象并从规则集中找出符合规则的实例，是引擎的基本功能。
Kogito是一种开源的云原生工作流引擎，它使用Drools规则引擎和jBPM工作流引擎来实现自动化业务流程。Kogito具有轻量级且高度可扩展的特点，可以在任何云平台上部署使用，为企业提供了管理业务流程的新方式。
Drools是一个基于java的规则引擎，开源的，可以将复杂多变的规则从硬编码中解放出来，以规则脚本的形式存放在文件中，使得规则的变更不需要修正代码重启机器就可以立即在线上环境生效。
使用ANTLR和Go实现DSL入门
定义DSL语法：外部DSL虽小，但仍需定义其语法。形式化描述语言结构，使用如BNF、EBNF等元语言进行定义。ANTLR提供类EBNF语法，用于基于CSV格式数据生成解析器。ANTLR安装与代码生成：ANTLR是一个Java开发的命令行工具，安装简单。通过CSV.g4语法规则文件生成Go代码解析器框架。
Antlr4在数据加工语句上的使用为实现类似SLS的数据加工DSL语句，ANTLR4是一个强大的工具，用于词法和语法解析。相较于JavaCC，ANTLR4提供了更易调试的语法文件、AST树遍历方法，支持多种编程语言，如Java、Go、C++和Python，且被广泛应用于如Groovy、SparkSQL等中间件中。
在接手一个历史包袱厚重的推荐排序产品时，发现实现排序函数的DSL语法令人望而却步。原始语法极其繁琐，且难以理解与维护，对于团队进行算法优化构成了严峻挑战。项目紧迫，团队只能暂时使用，但随着排序策略复杂度提升，迭代速度减缓，错误频出。
ANTLR可以用于各种不同的任务。例如，它可以用于构建新语言或DSL（领域特定语言），为Web框架生成REST API，或者为测试工具生成自定义脚本。ANTLR的一个关键特性是其能够处理上下文无关语法（CFG），这使得它在解析自然语言或其他复杂语言时非常有用。ANTLR支持令牌化，树遍历和错误处理等功能。
首先，Antlr4（Another Tool for Language Recognition）是一款基于Java的开源语法分析器生成工具，广泛应用于DSL构建、语言词法语法解析等多个领域。Antlr4能够根据语法规则文件生成语法分析器，支持多种语言，包括Java、C++、JS、Python、C#等。
**实现用例与简化设计**：实现用例的过程应遵循人类思维习惯，力求简化设计，同时保留足够的信息，以供未来维护和理解。 **使用解析器生成器**：在设计领域特定语言时，通常使用解析器生成器，如ANTLR、Lex & Yacc等工具，来自动化实现语言的解析，减轻开发人员的负担。
编程语言的载体是什么
1、编程的载体是指计算机程序所运行的环境和平台。常见的编程载体包括操作系统、编程语言和开发工具。操作系统负责管理计算机硬件和软件资源，为程序提供运行环境。编程语言是程序员用来编写程序的语言，各种语言有各自的特点和适用场景。开发工具包括IDE、版本控制、调试器等，可以提高程序员的编程效率和开发质量。
2、一台计算机只有硬件（称为裸机）是不能工作的，必须配备各种功能的软件，才能发挥其运算、测控等的功能，而软件是人使用编程语言编写出来的，是人赋予机器智能的载体。编程语言是人与计算机之间交流的语言，其种类非常多，总的来说可以分为机器语言、汇编语言、高级语言三大类。
3、在编程领域，数学知识、英语水平和逻辑思维能力都是不可或缺的基础。数学是编程的灵魂，它帮助我们理解算法和数据结构；英语是编程语言的载体，熟悉英语能帮助我们更好地理解和使用编程工具；而逻辑思维则帮助我们构建清晰的编程思路，解决实际问题。因此，对于一年级的小朋友来说，编程教育应该从搭积木开始。
4、总的来说，.py文件是Python语言的核心载体，它们是开发者实现各种功能的工具，通过Python解释器的简单调用，就可以实现程序的执行和功能的实现，使得Python成为现代编程中的重要组成部分。
5、Scratch是一款由麻省理工学院（MIT） 设计开发的一款面向少年的简易编程工具。在2012年在中国得到普及，针对 6 岁以上孩子们的认知水平，以及对于界面的喜好，MIT 做了相当深入研究和颇具针对性的设计开发。不仅易于孩子们使用，又能寓教于乐，让孩子们获得创作中的乐趣。
小语种计算机语言有哪些
1、在计算机编程领域，除了主流编程语言（如 C++、Java、Python）之外，还存在着许多鲜为人知的小语种计算机语言。这些小语种语言通常在特定领域或特定计算机系统中应用，具有其独特的优势和特性。
2、在选择计算机专业的学习小语种时，德语是一个常见的选择，但并不一定是最优解。学习语言的目的多种多样，如果你不是通过语言谋生，那么语言更多是作为辅助工具存在。德语在德国的应用广泛，但德国的计算机市场并不完全依赖于德语。
3、问题一：对于学习计算机专业的人来说，若想学习一门小语种，日语或印度语可能比较合适。因为这两个地区的计算机产业发展较为先进，且英语并不是当地的官方语言。问题二：对于学习小语种的人来说，通过学习计算机二级可以增加自己的技能，这可能在招聘面试时为你加分。
4、日语。原因有：第一：从专业学习来看：欧美计算机文献以英语为主，法德等国的文献都会有英语版本，而且他们之间互相翻译起来比较准确。所以你的英语好就不用再学德语了。而学会日语之后，可以直接阅读日文的专业文献，这是个优势。
5、问题一：有点急~请问一下学计算机专业的，想学一门小语种，哪个语言比较合适呢？ 学什么小语种啊，英语学好就行了。如果真的有时间和精力的话功学下日语或者印度那边的语言，这两个地方计算机不错，除了说英语的国际。
6、计算机专业的录取条件对外语科目并无特定要求，除了英语，其他如日语、法语、德语等小语种同样适用。这表明，不论考生选择哪一种语言作为高考外语科目，只要符合其他入学条件，均有机会报考计算机专业。在高考制度下，各语种外语科目具有同等地位，报考计算机专业的学生无需担忧语言限制。
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