YAJL 开源项目教程

YAJL 开源项目教程

yajlA fast streaming JSON parsing library in C.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ya/yajl

1. 项目的目录结构及介绍

YAJL(Yet Another JSON Library)是一个轻量级的C语言JSON解析库。以下是YAJL项目的主要目录结构及其介绍:

yajl/
├── CMakeLists.txt
├── COPYING
├── README.md
├── configure
├── doc
│   └── yajl.md
├── src
│   ├── api
│   │   ├── yajl_alloc.h
│   │   ├── yajl_buf.h
│   │   ├── yajl_bytestack.h
│   │   ├── yajl_common.h
│   │   ├── yajl_gen.h
│   │   ├── yajl_parse.h
│   │   └── yajl_tree.h
│   ├── yajl
│   │   ├── yajl_alloc.c
│   │   ├── yajl_buf.c
│   │   ├── yajl_bytestack.c
│   │   ├── yajl_encode.c
│   │   ├── yajl_gen.c
│   │   ├── yajl_lex.c
│   │   ├── yajl_parser.c
│   │   └── yajl_tree.c
│   └── yajl_version.h
└── test
    ├── README.md
    ├── run_tests.sh
    ├── test_buffering.c
    ├── test_lexical.c
    ├── test_parse.c
    └── test_tree.c
  • CMakeLists.txt:用于CMake构建系统的配置文件。
  • COPYING:项目的许可证文件。
  • README.md:项目的说明文档。
  • configure:用于自动配置项目的脚本。
  • doc:项目文档目录,包含yajl.md文档。
  • src:源代码目录,包含API接口和实现文件。
  • test:测试目录,包含各种测试脚本和源代码。

2. 项目的启动文件介绍

YAJL项目的启动文件主要是configure脚本。该脚本用于自动配置项目,生成Makefile等构建文件。用户可以通过运行以下命令来启动项目配置:

./configure

3. 项目的配置文件介绍

YAJL项目的配置文件主要是CMakeLists.txt。该文件定义了项目的构建规则和依赖关系。以下是CMakeLists.txt的部分内容:

cmake_minimum_required(VERSION 3.0)
project(yajl)

set(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} -Wall -Wextra -Werror")

include_directories(src/api)

file(GLOB yajl_sources "src/yajl/*.c")
add_library(yajl ${yajl_sources})

add_executable(test_parse test/test_parse.c)
target_link_libraries(test_parse yajl)
  • cmake_minimum_required(VERSION 3.0):指定所需的最低CMake版本。
  • project(yajl):定义项目名称。
  • set(CMAKE_C_FLAGS "${CMAKE_C_FLAGS} -Wall -Wextra -Werror"):设置编译选项。
  • include_directories(src/api):包含API目录。
  • file(GLOB yajl_sources "src/yajl/*.c"):收集源文件。
  • add_library(yajl ${yajl_sources}):添加库目标。
  • add_executable(test_parse test/test_parse.c):添加可执行文件目标。
  • target_link_libraries(test_parse yajl):链接库目标。

通过以上配置,用户可以使用CMake构建系统来编译和测试YAJL项目。

yajlA fast streaming JSON parsing library in C.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ya/yajl

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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