Struts2与OGNL

Struts2默认的表达式语言是OGNL。

相关概念:

(1)Struts2与OGNL的关系:(来自Struts2文档)

The framework sets the OGNL context to be our ActionContext, and the value stack to be the OGNL root object. (The value stack is a set of several objects, but to OGNL it appears to be a single object.) Along with the value stack, the framework places other objects in the ActionContext, including Maps representing the application, session, and request contexts. These objects coexist in the ActionContext, alongside the value stack (our OGNL root).

                     |
                     |--application
                     |
                     |--session
       context map---|
                     |--value stack(root)
                     |
                     |--action (the current action)
                     |
                     |--request
                     |
                     |--parameters
                     |
                     |--attr (searches page, request, session, then application scopes)
                     |

(2)访问value stack中的对象:

值栈是ognl上下文中的根对象,可直接访问。对于值栈中的对象访问,Struts2提供了特殊的OGNLPropertyAccessor

可以自动查找栈内的所有对象(从栈顶到栈底),也就是说,访问值栈中的任何对象都不需要使用“#”标记。


如果两个对象obj1和obj2具有相同的属性name,obj1先入栈,位于栈底(相对),obj2后入栈,位于栈顶,当使用表达式name属性名获取值时,获取到的是obj2的name值,就是说,访问值栈中的对象的属性或方法,无需显示指明对象和“#”标记,就像值栈中的对象都是ognl上下文的根对象一样,这就是

struts2对ognl做出的改进。



具体例子:

使用ognl处理Collections(Maps,Lists,Sets):

(1)构建Map语法:#{key1:value1,key2:value2}。

<s:select label="label" name="name" list="#{'foo':'foovalue', 'bar':'barvalue'}" />

(2)构建List语法:{e1,e2,e3}. 下面例子中name2作为默认值。

<s:select label="label" name="name" list="{'name1','name2','name3'}" value="%{'name2'}" />

(3)访问静态成员:

(4)value stack中的Action实例:

Action实例总是被放在value stack的栈顶,value stack又是ognl中的根对象。所以访问Action示例的属性无需使用"#"标记,但是访问ActionContext中的其他对象时(命名对象),必须使用"#"告诉ognl不要在根对象中查找。

(5)Struts2中的命名对象:

Struts2还提供了一些命名对象,保存在ActionContext中非value stack区域,访问时需要使用#标记(见4),这些命名对象都以map形式存在:

parameters:用于访问请求参数

如:#parameters['id']或#parameters.id,相当于调用了HttpServletRequest对象的getParameter()方法。

request  :用于访问请求属性。

如:#request['user']或#request.user,相当于调用了HttpServletRequest对象的getAttribute()方法。

session :用于访问session属性。

如:#session['user']或#session.user,相当于调用了HttpSession对象的getAttribute()方法。

application :用于访问application属性。

如:#application['user']或#application.user,相当于调用了ServletContext的getAttribute()方法

attr  : 如果PageContext可用,则访问PageContext,否则依次搜索request、session和application对象。


未完待续......

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待分类文本。但实际应用中,类目样本较多易导致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
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念技术细节,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,能够快速定位检索。文中讨论了整数键值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基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法闭散列法;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编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构算法理论,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。
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