C++设计模式笔记

1 单例模式
一个单例类在每个进程只能有一份,这个类可以在全局使用getInstance函数获得它的实例,有懒汉式和饿汉式两种实现方式。

2 简单工厂模式
复杂类的创建通过一个简单的类来创建。这些复杂类有共同的基类,即工厂创建产品的模式

3 工厂模式
有很多的复杂类,但是每一个复杂类都可以通过一个简单类来创建,这些复杂类有共同的基类,简单类也有共同的基类。每个工厂创建一种对应的产品

4 抽象工厂模式
在工厂模式的基础上使简单类不只又一种创建技能,它能创建不同的复杂类。每个工厂能够创建几种同类的产品。

5 建造者模式
由设计师监督建设队进行建设具体产品的模式,把很复杂的对象分成三级来简化

6 原型模式
使一个类它能够通过一个方法复制出一个自身的对象

7 代理模式
通过一个代理类来实现原类的功能的同时还能添加一些代理类的额外功能

8 装饰者模式
通过一个类来包含另外一个类,并对它进行包装、加强。

9 适配器模式
将一个难用类进行转换、改装成另外一个想要的类。

10 桥接模式
对外接口和具体实现分成两个不同的类来实现

11 组合模式
将几个对象组合再一起形成新的功能类

12 外观模式
将几个对象功能进行封装形成一个新的功能类,使之更方便使用

13 享元模式
再使用对象之前先查看是否已经存在该对象,如果存在则直接使用该对象,不存在才新创建一个对象

14 模板模式
类的继承与多态

15 命令模式
将输入抽象成命令类,然后由一个类来管理这些命令,当收到一些命令时,可以根据不同的命令调用不同的实行类去执行命令的要求。

16 责任链模式
将任务逐级下发,交给具体的实施类去完成

17 策略模式
一个软件要完成某个功能,这时有几种策略都能达到这个目的,策略模式就是设计这样一个要求类,使得传入不同的策略类都能达到目的,条条大路通罗马的感觉

18 中介模式
对象之间的交互通过一个中介去作为媒介,减少对象之间的耦合

19 观察者模式
适用于一(A)对多(B)的情况,当一个对象A发生改变,能够及时的通知所有其它B对象

20 备忘录模式
保存对象的状态,在需要时可以回滚到之前的状态,类似于git的版本控制,可以回滚到之前的某个commit

21 访问者模式
对象A可以通过传入对象B的指针达到访问对象B的目的,同时对象B也可以通过传入对象A的指针达到访问对象A的目的

22 状态模式
对象A可以根据传入不同的对象B执行不同的动作

23 解析器模式
通过改变类A的数据,可以使类B执行不同的动作。例如服务器一般都有一个配置文件,改变这个配置文件就能使服务器程序执行不同的功能

24 迭代器模式
我们可以通过类A创建一个迭代器B,迭代器B中可以添加、保存、管理类A的指针,这样我们就可以通过迭代器B遍历管理类A

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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