活动介绍
file-type

地幔克隆人技术:简化对象创建与外部化的开源方法

ZIP文件

下载需积分: 5 | 10KB | 更新于2025-08-21 | 68 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
download 立即下载
根据给定的文件信息,我们可以提取以下知识点: 标题:“sentries_2.9.1-0.5.zip” - 这是一个压缩文件,其文件名为“sentries_2.9.1-0.5.zip”。文件名中的“sentries”可能是项目的名称或者一个关键词,用于区分不同的项目版本或文件类型。文件名后缀“.zip”表明这是一个标准的压缩文件,它可以包含一个或多个文件和目录,并使用ZIP压缩算法进行压缩。 描述:“dismantle.zip,爪哇的一个地幔克隆人。一种使用地图创建和外部化对象的简单方法。” - 这段描述提到了几个关键概念: - “dismantle.zip”可能是指压缩包内的一个子项目或者文件。根据文件名称列表中包含的“dismantle-master”,我们可以推测“dismantle.zip”是与之相关的源代码包。 - “爪哇”在这里应该是“Java”的误写,表明这是一个与Java相关的项目。Java是一种广泛使用的编程语言,它在企业级应用、Android开发、跨平台应用开发等领域有广泛应用。 - “地幔克隆人”这个表达比较含糊,不是常见的技术术语。可能是一个翻译错误或者打字错误。从上下文来看,它可能指的是对某种对象或结构的“克隆”。 - “使用地图创建和外部化对象的简单方法”:这里的“地图”可能是指“Map”数据结构,它在Java中是一种用于存储键值对的接口。创建和外部化对象可能是指将对象的状态转换成可外部存储(如文件或数据库)的格式,以及之后能够从该格式中重新构建对象的过程。这通常涉及到序列化和反序列化技术。 标签:“开源项目” - 这表明该文件是与开源项目相关的。开源项目是指其源代码可以被公众查看和修改的软件项目。这样的项目通常鼓励社区参与、协作和贡献代码。开源项目广泛流行于软件开发者社区,它们可以提高代码质量,缩短开发时间,并且有助于知识共享和技术进步。 压缩包子文件的文件名称列表:“dismantle-master” - 这是一个文件夹名称,通常用于版本控制系统中表示一个项目的主分支或主版本。在Git这样的版本控制系统中,“master”通常指向项目的主分支。这里的“dismantle-master”可能是一个项目名称与分支名的组合,表示这是一个名为“dismantle”的项目的主版本或主分支。子目录的存在表明这是一个包含多个文件和子目录的项目结构,其中可能包括源代码、文档、测试用例和其他资源。 综上所述,我们可以推测“sentries_2.9.1-0.5.zip”可能是一个Java语言编写的开源项目,旨在通过一种简单的序列化机制,使用Map来创建和管理对象的克隆。该项目的具体功能和应用领域未能从描述中得知,但可以确定的是,该项目的源代码应该位于压缩包内的“dismantle-master”目录中。对于希望进一步了解该项目的开发者来说,查看该目录中的源代码文件,特别是文档和注释部分,将会是了解项目功能和使用方法的重要途径。

相关推荐

filetype
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
filetype
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
weixin_38743737
  • 粉丝: 379
上传资源 快速赚钱