Taglist纪要

一、下载:

        http://www.vim.org/scripts/script.php?script_id=273

二、安装:

        $ unzip taglist_45.zip

        $sudo -s

        # cp /taglist/doc/taglist.txt /usr/share/vim/vim71/doc/
        # cp /taglist/plugin/taglist.vim /usr/share/vim/vim71/plugin/

 

三、配置

        let Tlist_Show_One_File=1    "不同时显示多个文件的tag,只显示当前文件的
        let Tlist_Exit_OnlyWindow=1  "如果taglist窗口是最后一个窗口,则退出vim
        let Tlist_Use_Right_Window = 1         "在右侧窗口中显示taglist窗口
        let Tlist_Use_SingleClick= 1    " 缺省情况下,在双击一个tag时,才会跳到该tag定义的位置
        let Tlist_Auto_Open=1    "在启动VIM后,自动打开taglist窗口
        let Tlist_Process_File_Always=1  "taglist始终解析文件中的tag,不管taglist窗口有没有打开
        let Tlist_File_Fold_Auto_Close=1 "同时显示多个文件中的tag时,可使taglist只显示当前文件tag,其它文件的tag

四、使用        

(1) 切换函数列表的开、关

     ==> 或者使用  “:TlistToggle” 在打开和关闭间切换

     ==> 可以用 “:TlistOpen” 打开taglist窗口,用“:TlistClose”关闭taglist窗口。

     ==> 在vimrc中使用如下面的映射,就可以使用 “,tl”  键就可以打开/关闭taglist窗口:

map <silent> <leader>tl :TlistToogle<cr>



(2) 在正常编辑区域和tags区域中切换 
      ctrl+w+w 

(3) 定位指定内容 
在tags区域中,把光标移动到变量、函数名称上,然后敲回车(或者是双击某个tag),就会自动在正常编辑区域中定位到指定内容了。 

在taglist窗口中,可以使用下面的快捷键 

<CR>            跳到光标下tag所定义的位置,用鼠标双击此tag功能也一样 
o                    在一个新打开的窗口中显示光标下tag 
<Space>   (空格)显示光标下的tag的原型定义,在vim 
u                    更新taglist窗口中的tag 
s                    更改排序方式,在按名字排序和按出现顺序排序间切换 
x                    taglist窗口放大和缩小,方便查看较长的tag 
+                    打开一个折叠,同zo 
-                    将tag折叠起来,同zc 
*                    打开所有的折叠,同zR 
=                   将所有tag折叠起来,同zM 
[[                   跳到前一个文件 
]]                   跳到后一个文件 
q                  关闭taglist窗口 
<F1>          显示帮助

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
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。
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