在上面的語法描述文件中，$表示用來引用匹配的元素其他的代碼用于定義token規則和語義處理子程序通過運行Yacc對該文件進行編譯，可以自動產生MySQL語法解析器的源代碼接著，我們需要使用C或C++編譯器編譯該源代碼，生成可執行文件總結 MySQL語法分析器是MySQL數據庫的重要組成部分，它的功能是將輸入。

Mockjs模擬數據生成器，通過隨機數據，模擬各種場景方便前端在沒有后端接口的情況，開發環境也能進行接口數據對接說明 前段時間，開源了一個React中后臺項目arcoadmintemplate，其中使用到了Mockjs，看了很多案例都是介紹開發環境中的使用，關于生產環境中使用注意事項較少所以決定將兩個場景結合寫一篇案例分享。

基于Transformer的對聯生成模型結構如圖1所示它與前文介紹的Transformer翻譯模型類似，唯一的差異在于，編碼器和解碼器共享同一個詞表，因為兩者均處理中文數據預處理包括語料介紹和數據集構建數據集包含個訓練樣本和4000個測試樣本，每個樣本包含上下兩句對聯使用Vocab方法構建詞典，通過split操作處理。

ELECTRA 針對 BERT 的這些問題，提出了 Replaced Token Detection RTD 預訓練任務，其訓練過程類似 GAN，如下圖所示ELECTRA 由兩個部分組成，第一部分是生成器 Generator，生成器將句子中的部分單詞進行替換，例如圖中將 painting 替換成了 car第二部分是判別器 Discriminator，判別器用于判斷一。

DALL·E，一個由OpenAI推出的超現實主義圖像生成器，將文本描述與頂級藝術家的創造力相融合，通過文字直接生成富有創意的圖像，致敬了藝術家薩爾瓦多·達利和電影WALL·E它通過Transformer進行自回歸，巧妙地解決了大分辨率圖片的處理問題，利用dVAE模型將圖像壓縮到32x32的token，并結合BPE Encoder對文。