java---名词术语

java的几种对象(PO,VO,DAO,BO,POJO)解释

DAO:data access object

数据访问对象,此对象用于访问数据库。
通常和PO结合使用,DAO中包含了各种数据库的操作方法。通过它的方法,结合PO对数据库进行相关的操作。

PO:persistant object 

持久对象,通常是是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,可方便的转为其他对象。多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作

BO:business object 

业务对象,封装业务逻辑的java对象,通过调用DAO方法,结合PO,VO进行业务操作。比如一个简历、有教育经历、工作经历、关系等等。我们可以把教育经历对应一个PO,工作经历对应一个PO,  关系对应一个PO。建立一个对应简历的BO对象处理简历,每个BO包含这些PO。
这样处理业务逻辑时,我们就可以针对BO去处理。

VO:value object   

值对象,ViewObject表现层对象,即控制层(Action层)

主要对应界面显示的数据对象。对于一个WEB页面,或者SWT、SWING的一个界面,用一个VO对象对应整个界面的值

通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可以和表对应,也可以不,这根据业务的需要.个人觉得同DTO(数据传输对象),在web上传递。 

POJO:plain ordinary java object 

简单无规则java对象,它和其他对象不是一个层面上的东西,VO和PO应该都属于它.POJO是最常见最多变的对象,是一个中间对象,也是我们最常打交道的对象。
一个POJO持久化以后就是PO
直接用它传递、传递过程中就是DTO
直接用来对应表示层就是VO

DTO :

Data Transfer Object数据传输对象
主要用于远程调用等需要大量传输对象的地方。
比如我们一张表有100个字段,那么对应的PO就有100个属性。
但是我们界面上只要显示10个字段,
客户端用WEB service来获取数据,没有必要把整个PO对象传递到客户端,
这时我们就可以用只有这10个属性的DTO来传递结果到客户端,这样也不会暴露服务端表结构.到达客户端以后,如果用这个对象来对应界面显示,那此时它的身份就转为VO

PDAO
data access object数据访问对象,即DAO
这个大家最熟悉,和上面几个O区别最大,基本没有互相转化的可能性和必要.
主要用来封装对数据库的访问。通过它可以把POJO持久化为PO,用PO组装出来VODTO


其实这些术语只是在某种情境下的一个很好的描述,是为更好的理解其细节。记这些SB概念也没用,理解才是正解。此处提供这些对象,是为了更好的面向对象处理问题



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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