Think in java读书笔记

第六章:复用类


1、toString是一个特殊的方法,当编译器需要一个String而你的类是一个对象的时候,编译器会自动调用toString方法,当然,你得保证你的类里面有这个方法。
   (chap6,P2)


2、往每个类中都写一个main函数,会使调试方便得多。
   (chap6,P6)


3、如果基类中没有默认的(即没有参数的)构造函数而有有参数的构造函数,则在子类的构造函数中必须调用基类的构造函数,否则编译会出错。也就是说,当子类实例化的时候
   虚拟机自动去调用基类的默认的构造函数,除非在子类的构造函数中显式地调用了基类的非默认的构造函数。
   (chap6,P9)


4、编译器会强制将你基类的构造函数的调用放在派生类的构造函数的最前面。也就是说,在它之前不能有任何东西。
   (chap6,P9)


5、虽然编译器会强制你对基类进行初始化,并且会要求你在构造函数的开始部分完成初始化,但它不会检查你是不是进行了成员对象的初始化。
   (chap6,P11)


6、合成还是继承?一般来说,合成用于新类要使用旧类的功能,而不是其接口的场合。也就是说,把对象嵌进去,用它实现新类的功能,但是用户看到的是新累的接口,而不是嵌进去
   的对象的接口。
   (chap6,P16)


7、一般情况下,应该将类的成员数据定义成private。
   (chap6,P16)


8、上传(upcasting)总是安全的。
   (chap6,P19)


9、private方法都隐含有final的意思。由于你不能访问private的方法,因此你也不能复写它。你可以给一个private方法加final修饰符,但这样做什么意义也没有。

   (chap6,P24)

10、9中提到的不能复写private函数,是指,该函数在基类中是private的,并且在派生类中也是private的。如果在派生类中不是private的,则可以复写。
   (chap6,P24)

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
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