本人07年写的快速成型机stl2cli三维模型转换程序，通过国际标准三维模型文件stl(ast)导入，分步骤处理，先对数据导入分层，求轮廓线，求填充线，导出cli欧洲标准3D模型，供快速成型机处理生成模型。
现将此版本含三维图像动态演示源码上传，代码里包含一个半球ast模型，由于鼠标和维纳斯头像模型数据较大，无法上传，需要的可联系我softlxf@163.com
使用方法很简单，菜单功能都可以通过下面按钮实现，首先设置好参数后，通过按钮【STL文件】打开ast模型文件，执行【模型分层】和【生产CLI】后，通过【选择模型】动态演示需要的模型，或使用其它按钮设置模型状态
2021-09-26 20:45:47
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本示例展示了如下功能：
1，删除方法中的打印日志代码。
2，删除指定的方法和成员变量。
3，检测方法中是否有新的线程代码。
4，生成新的类和方法。并在运行时验证。
5，解析类文件：MainActivity.java，并在打印输出类信息。
6，修改类中的方法。将结果保存在工程目录下的/ output中。
7，在现有类中生成一个方法，并在运行时验证。
环境：
gradle4.1
classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.0.1'
1，删除类方法中的日志：Log.xxxx System.out.xxx
2，删除指定的方法和成员变量
//过滤如下 成员变量 和 方法
public void test()
public int test(int a)
String abc
String def
3
2021-09-22 22:10:21
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Flora SQL解析器
将简单SQL语句解析为抽象语法树（AST），然后将其转换回SQL。
用法
为SQL语句创建AST
const { Parser } = require ( 'flora-sql-parser' ) ;
const parser = new Parser ( ) ;
const ast = parser . parse ( 'SELECT * FROM t' ) ;
console . log ( ast ) ;
将AST转换回SQL
const { Parser } = require ( 'flora-sql-parser' ) ;
const ast = (
2021-09-14 09:26:09
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高级语言源程序语法分析与格式处理工具
本实验“学习”了的，并进行功能进行了补充和完善
功能介绍
1.词法分析
该功能可以识别源代码中的单词单元（例如标识符，符号等）并分析出单词单元在程序中的成分，最终显示在屏幕上
2.语法分析
该功能可以检测源代码中的语法错误并报错；如果代码语法正确，则生成程序的语法树串联语法树输出。
3.代码格式化
该功能可以控制缩进从而将代码标准化代码的格式
测试
您可以使用以下测试样例
# include
int _a;
long b;
char _d,_e;
double c,h;
int num[ 10 ];
int i;
int func ( int a, int b){
a= 1 ;
b= 2l ;
c=. 14 ;
h= 3 . 13f ;
_d= ' \x22 ' ;
_e= ' \t ' ;
a= 1 +b;
b= 2 +b;
2021-09-06 15:26:53
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软阈值matlab代码快速原子规范软阈值（FASTAST）
通过原子范数软阈值估计谱线的快速原对偶内点法。
通过原子范数最小化实现[1]的线谱估计方法。
如果您使用此代码，请引用此工作。
[1]
TL
Hansen和TL
Jensen，“一种用于原子范数软阈值的快速内点方法”，已提交给IEEE
Transactions
on
Signal
Processing
，2018年。
抽象的：
原子范数将l_1范数概括为连续的参数空间。
当用作线谱估计的稀疏正则化器时，可以通过解决凸优化问题来获得解决方案。
此问题称为原子范数软阈值（AST）。
可以将其转换为半定程序，并通过标准方法进行求解。
在半定式中，存在O（N
^
2）个对偶变量，并且标准的原始对偶内点法每次迭代至少需要O（N
^
6）个触发器。
这已经导致研究人员考虑将乘法器的交替方向法（ADMM）用于AST的解决方案，但是这种方法对于较大的问题规模仍然有些慢。
为了获得更快的算法，我们将AST重新构造为非对称圆锥程序。
这具有对其数值解至关重要的两个特性：圆锥公式仅具有O（N）对偶变量，并且AST固有的Toeplitz结构得以保留。
2021-09-02 19:00:54
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口香糖汤匙AST差异
使用Gumtree算法计算两个Spoon抽象语法树之间的AST差异。
如果使用此功能，请引用：
（Jean-RémyFalleri，FloréalMorandat，Xavier Blanc，Matias Martinez，Martin Monperrus），在国际自动化软件工程会议上的发言，2014年 ： 。
普通gumtreediff和gumtree-spoon-ast-diff之间的区别
gumtree-spoon-ast-diff和之间的主要区别是什么？
与普通的gumtreediff相比，gumtree-spoon-ast-diff的树经过精心设计，可为Java提供更好的AST diff。 只需比较您自己数据上的AST差异即可。
可以通过指向原始Spoon节点的指针对diff中涉及的节点进行漂亮的打印（请参见方法changedNode ， commo
2021-09-01 19:57:02
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简单的三级联动，若运行报错，请把文件夹里的数据库路径找到，然后添加到web.config的connectionString=“数据库位置”里面，运行即可
2021-07-09 10:42:48
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ts-morph
和相关项目的Monorepo。
配套
-TypeScript编译器API包装器。 提供了一种以编程方式导航和操作TypeScript和JavaScript代码的简便方法。
用于快速使用Compiler API进行设置的独立库。
资源资源
2021-07-05 16:25:04
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杰森夫
提供以下内容的库：
一个简单且可扩展的 DSL，用于创建基于 Json4s AST 和 scalaz Validation JSON 验证器
一个 Json4s 序列化器，可以序列化和反序列化 scalaz Validation实例
快速示例
从测试：
val json = parse("""{ "foo": 1, "bar": { "baz": true, "qux": [ 1, 2, 3 ] }, "quz": "blag", "dub": 1.2 }""")
val validator = valid[JObject] <~ props(
_("foo")[JInt],
_("bar")[JObject] <~ props(
_("baz")[JBool],
_("qux")[JArray]
),
_("quz")[JString],
2021-07-03 14:06:18
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