GNUStep:A first App

本文详细介绍了如何使用GNUstep框架编译、链接和运行一个简单的应用程序,包括导入必要的头文件、初始化GUI库、创建警告对话框以及如何通过特定命令构建和运行应用程序。此外,还解释了如何使用GNUmakefile进行编译,并讨论了应用资源的存储方式及运行应用时的正确方法。

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Let's try now to compile an application. Modify our source file  source.m  to read
#import <Foundation/Foundation.h>
#import <AppKit/AppKit.h>

int 
main (void)
{
  NSAutoreleasePool *pool;
  
  pool = [NSAutoreleasePool new];
  
  [NSApplication sharedApplication];
  
  NSRunAlertPanel (@"Test", @"Hello from the GNUstep AppKit", 
                   nil, nil, nil);

  return 0;
}
(Ignore the autorelease pool code for now - we'll cover autorelease pools in detail later). The line containing  sharedApplication  initializes the GNUstep GUI library; then, the following line runs an alert panel. To compile it, we rewrite the GNUmakefile as follows:
include $(GNUSTEP_MAKEFILES)/common.make

APP_NAME = PanelTest
PanelTest_OBJC_FILES = source.m

include $(GNUSTEP_MAKEFILES)/application.make
And that's it. To compile, type in  make . The result is slightly different from a command line tool. When building an application, the application usually has a set of resources (images, text files, sound files, bundles, etc) which comes with the application. In the GNUstep framework, these resources are stored with the application executable in an 'application directory', named after the application, with  app  appended. In this case, after compilation the directory  PanelTest.app  should have been created. Our executable file is inside this directory; but the correct way to run the executable is through the  openapp  tool, in the following way:
openapp ./PanelTest.app

(openapp should be in your path; if it is not, you should check that GNUstep is properly installed on your system).


Debugging an application is quite simple. Applications, like tools and everything else, are compiled with debugging enabled by default; to debug the application, use

openapp --debug ./PanelTest.app
This will run  gdb  (the GNU debugger) on the executable setting everything ready for debugging.


转载:http://www.gnustep.it/nicola/Tutorials/WritingMakefiles/node6.html

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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