第三届中国 Rust 开发者大会 王俊吉 RustBelt - Rust 的形式化语义模型 Outline Background • RustBelt Project • Rust Types Overview Rust Semantics • Type System • The own Predict • Exclusive Ownership & Mutable Borrow

— Oleg Kiselyov 目录 CONTENTS 提供语法和语义的语言不仅仅是工具， 还是思维方式 表达能力的极限，由内破除， 还是从外破除？ Moshmosh： 我的Python不可能这么甜美清新 下班时在干什么？有没有空？可以来contribute吗? 1 提供语法和语义的语言 不仅仅是工具， 还是思维方式 “语言只是工具”是现代社会最为荒谬的说法之一。 人们不得不成规模地重复工作，或是任由冗余在codebase里猖獗； 抛弃更深远的抽象和语义，最终代码的编写成为了让人烦恼的苦力。 Python是有极限的！我不写Python了！ 摆 脱 编 程 语 言 给 你 的 限 制 ？ 我们不继续谈语言和思维的问题了，也不谈一些高级的特性是多么 make sense却没有支持。 就说Python。Python是有极限的，只从语义语法上讲。 和性能、GIL相关的问题我们放在一边。 1 当 然地会使用Python。Python作为我第一门深入钻研的通用编 程语言，放弃是不能放弃的。 所以要想办法从Python现有的语法限制中脱身。 解放我的Python世界！ 我预期的语法(及语义) 扩展系统: 1. 首行用moshmosh? 标志模块 2. +extension名 (extension参数)开 启扩展 3. -extension名 (extension参数)关 闭扩展

解放Python的 表达力，性能和安全性 Thautwarm 目录 CONTENTS 语法和语义扩展 JIT 静态类型 语法和语义扩展 表达力的扩展， 可用性的保留，白来的午餐？ 演示一小部分: 模式匹配, Quick Lambda, Pipe运算 语言决定思维模型 GNU-APL C++ Haskell 说 到 质 数 � 人 们 想 到 什 么 � 语言决定思维模型 语言决定思维模型 在 实 际 业 务 中 处 理 数 据 � Python 语言决定思维模型 语言中的语法和语义， 决定了 它真实的表达力。 大多数语言都不是“万金油” 的，这是客观事实。 但它们不够“万金油”的问题 来源，不一定是不能解决的。 扩展语言，开阔思维 我预期的语法(及语义) 扩展系统: 1. 首行用moshmosh? 标志模块 2. +extension名 (extension参数)开 只对源代码Loader 重写get_data方法 调用父get_data方法， 拿到源代码 moshmosh.extension. perform_extension 源码变换 扩展的语法和语义 并非naïve的，不卫生的 源码变换; 其作用是对 AST实现一层quote moshmosh/extension_register.py (只有45行) 科普: Python Import机制是怎样的？

com（邮件标题请注明：美团搜索核心排序组） 36 > 美团 2020 技术年货 BERT 在美团搜索核心排序的探索和实践 作者：李勇 佳昊 杨扬 金刚 周翔 朱敏等 为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用户体验，搜索与 NLP 部 算法团队从 2019 年底开始基于 BERT 优化美团搜索排序相关性，经过三个月的算法 迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展。本文主要介绍探索过程以及实践经验。 Query，也有商户别名和地址等长尾的 Query，准确刻画 Query 与 Doc 之间的深度语义相关性至关重要。基于 Term 匹配的传统相关性特征 可以较好地判断 Query 和候选 Doc 的字面相关性，但在字面相差较大时，则难以刻 画出两者的相关性，比如 Query 和 Doc 分别为“英语辅导”和“新东方”时两者的 语义是相关的，使用传统方法得到的 Query-Doc 相关性却不一致。 2018 具有强大的文本特征提取能力，早在多 项 NLP 任务中得到了验证，美团搜索也基于 Transformer 升级了核心排序模型，取 算法 < 37 得了不错的研究成果 [3]。为进一步优化美团搜索排序结果的深度语义相关性，提升用 户体验，搜索与 NLP 部算法团队从 2019 年底开始基于 BERT 优化美团搜索排序相 关性，经过三个月的算法迭代优化，离线和线上效果均取得一定进展，本文主要介绍 BERT

用来理解 设计 浏览 配置 维 护以及控制系统的信息 ��� 可以与所有的开发方法 生命阶段 应用领域和媒介一同使 用 它意图统一过去建模技术的经验 将当前软件最佳实践合并至标准的方法 ��� 包括 语义概念 标记符号和指南 具有静态 动态 环境上的和组织性的部分 它可以被具有 代码产生和报表生成的交互式可视建模工具所支持 ��� 规范没有定义标准过程 但可用 于迭代的开发过程 并支持现有的大多数面向对象的开发过程 本章的目的是用较少的图形化表达概念 的视图和图 来组织高层次的 ��� 概念 它展示了各种概念是如何描述系统以及视图是 如何配合在一起的 本章总结不是全面的 一些概念被省略 更详细的内容 可以参见勾 画 ��� 语义视图的后续章节 以及 ��� 规范 � 本文中的例子是一个计算机化操作的剧院票房 它是一个设计的例子 目的是在较短的 篇幅中突出各种 ��� 结构 它被特意的简化 没有详细的表述 已实现系统的完整模型 ��� 参考指南� � ��� 一览� ������� � � 扩展结构 扩展结构 扩展结构 扩展结构� ��� 包含了三种扩展结构 约束 版型 标签值 约束是用某种正式语言或自然语言表 达的语义关系的文字陈述 版型是基于已有的模型元素 由建模人员修订的新模型元素 标签值是一条可以附加给任何模型元素的命名信息 � 这些结构在不更改基本 ��� 元模型的前提下 对 ��� 进行各种扩展 它们可以用于特

| section1 收集语料 前处理 分词 语义解析 NLP基础 13% |########### | section1 收集语料 前处理 分词 语义解析 • 使用爬虫收集的语言数据 • 公司拥有的语言数据 NLP基础 15% |############# | section1 收集语料 前处理 分词 语义解析 • 使用爬虫收集的语言数据 • 公司拥有的语言数据 | section1 收集语料 前处理 分词 语义解析 • 使用爬虫收集的语言数据 • 公司拥有的语言数据 • 根据你的目的删掉一些不需要的 特殊符号,例如 ①②③《 》等。 NLP基础 18% |############### | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 22% |################## section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 有时候会把语义分析的结果做成 feature，放进机器学习模型里。 EDA NLP基础 25% |################### | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 各种OUTPUT ※一般来说，把数据处理成countable的 形式之后做EDA。

Nim的实验性功能在这⾥ (manual_experimental.html)。 注意: 赋值、移动和析构在⽂档特定的析构 (destructors.html)部分。 当前⼿册对 Nim 语⾔的词法、语法和语义做了描述。 打算学习怎样编译 Nim 程序和⽣成⽂档，请阅读⽤户编译指南 (nimc.html)和⽂档⽣成⼯具指南 (docgen.html)。 Nim语⾔使⽤"扩展BNF"来解释结构， (a)* a)* 的简写， a ^* b 则是 (a (b a)*)? 的简写。 例如: arrayConstructor = '' expr ^* ',' '' Nim 的其他，如作⽤域规则或运⾏时语义，使⽤⾮标准的描述。 ifStmt = 'if' expr ':' stmts ('elif' expr ':' stmts)* ('else' stmts)? 定义 Nim 代码是特定的计算单元，作⽤于称为 syntax tree (AST) "抽象语法树"的内部数据结构，在执⾏代码或将其编译为可执⾏⽂件之 前，通过 semantic analysis "语义分析"对AST进⾏转换，增加了语义信息，如表达式类型、标识符的含义，以及在某些情况下表达 式的值。在语义分析中检测到的错误被称为 static error "静态错误"，当前⼿册中描述的错误在没有其他约定时，就是静态错误。 panic "恐慌"是在

简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 NLP基础 11% |####### | section1 收集语料 前处理 分词 语义分析 • 使用爬虫收集的语言数据 • 公司拥有的语言数据 • 根据你要达到的目的删掉一些 不需要的东西，例如①②③； 《 》等特殊符号。 • 确认需不需要分隔词素 • 词语 • 短语 • section1 收集语料 前处理 分词 向量化 （Vectorization） 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 19% |################ | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 有时候会把语义分析的结果feature， 放进机器学习模型里。 各种OUTPUT EDA NLP基础 23% |################### section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 各种OUTPUT ※一般来说，把数据处理成countabul的形式之后 做EDA。 EDA NLP基础 28% |######################## | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 ※一般来说，把数据处理成countabul的形式之后 做EDA。

圈 选等内容分析服务，高效为业务赋能。目前，内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 演进到 了 4.0 ，经历了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache Doris 的替换、经历了数据架构语义层 的初步引入到深度应用，有效提高了数据时效性、降低了运维成本、解决了数据管理割裂等 问题，收益显著。本文将为大家分享腾讯音乐内容库数据平台的数据架构演进历程与实践思 考，希望所有读者从文章中有所启发。 腾讯数据 仓库 TDW 上构建的。截止目前，内容库数据平台的数据架构已经从 1.0 演进到了 4.0 ， 经历了分析引擎从 ClickHouse 到 Apache Doris 的替换、经历了数据架构语义层的初步引 入到深度应用，有效提高了数据时效性、降低了运维成本、解决了数据管理割裂等问题，收 益显著。接下来将为大家分享腾讯音乐内容库数据平台的数据架构演进历程与实践思考。 数据架构 1.0 2 们继续对架构进行升 级。数据架构 3.0 主要的变化是引入了专门的语义层，语义层的主要作用是将技术语言转 换为业务部门更容易理解的概念，目的是将标签 (tag)与指标(metric)变为“一等公民”，作为 数据定义与管理的基本对象。 引入语义层的优势有：  对于技术来说，应用层不再需要创建 DataSet，从语义层可直接获取特定内容对象 的标签集 (tagset)和指标集(metricset)

维护几十条到几百条正则表达式规则，保证拦截率，误报率前提下，所有规则最坏 时间复杂度小于?(??)，是一件很难事情。 正则表达式不适合用于构建WAF Part 2 现有WAF的解决方案 基于语义检测的WAF 正则：select.*from Improved 正则只关注‘Select id,name from’， 忽略了上下文的信息 。在做注入判断时，对输入进 行片面的理解，导致误报。 from’, give me a hand。 基于语义检测的WAF 输入是否有效代码 执行了什么动作 动作是否有危害 抽象攻击语义 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 优点|缺点 应急 响应慢 语义抽象 依赖人 低漏报 开发成本很高 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。 用户输入 深度学习的攻击 语义检测模型 在线检测 攻击语义的深 度学习网络 攻击语义的深度学习网络 "前缀闭合" "代码语句" "后缀闭合" 攻击语义 一般攻击语义 RNN 为什么深度学习、RNN： • 深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现攻击语义的逼近。 • RNN能够使信