BBS的初稿模型

这几天没事在家看了东西自己就学找写了个很简单的BBS,以前还没有这样认真写过想这样的东西,感觉初步做完的还不错,也很想自己能把后的一点点功能加上去......

article.jsp 页面代码:

<%@page pageEncoding="GB18030"%>
<%@page import="java.sql.*, java.util.*, com.mybbs.*" %>

<%!
private void tree(List<Article> articles, Connection conn, int id, int grade){
String sql = "select * from article where pid =" +id;
Statement stmt = BBSDB.createStmt(conn);
ResultSet rs = BBSDB.executeQuery(stmt, sql);
try{
 while(rs.next()){
  Article a = new Article();
  a.setId(rs.getInt("id"));
  a.setPid(rs.getInt("pid"));
  a.setRootid(rs.getInt("rootid"));
  a.setTitle(rs.getString("title"));
  a.setIsleaf(rs.getInt("isleaf")==0 ? true:false);
  a.setPdate(rs.getTimestamp("pdate"));
  a.setGrade(grade);
  articles.add(a);
  if(!a.isIsleaf()){
   tree(articles, conn, a.getId(), grade+1);
  }
 }
 }catch(SQLException e){
  e.printStackTrace();
  }finally {
   BBSDB.close(rs);
   BBSDB.close(stmt);
   //BBSDB.close(conn);
  }
}
 %>
 
 <%
 List<Article> articles = new ArrayList<Article>();
 Connection conn = BBSDB.getConn();
 tree(articles, conn, 0, 0);
 BBSDB.close(conn);
  %>

........

<%
    for(Iterator<Article> it = articles.iterator(); it.hasNext(); ){
     Article a = it.next();
     String perStr = "";
     for(int i=0;i<a.getGrade();i++){
      perStr +="----";
     }
     %>     

......

   <%
      }
      %>

.......

还有写到一个BBSDB.java 文件,是用来做数据处理的。

package com.mybbs;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

public class BBSDB {
 public static Connection getConn(){
  Connection conn = null;
  try {
   Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
   conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/bbs", "root", "root");
  } catch (ClassNotFoundException e) {
   e.printStackTrace();
  } catch (SQLException e) {
   e.printStackTrace();
  }
  return conn;
 }
 
 public static Statement createStmt(Connection conn){
  Statement stmt = null;
  try {
   stmt = conn.createStatement();
  } catch (SQLException e) {
   e.printStackTrace();
  }
  return stmt;
 }
 
 public static ResultSet executeQuery(Statement stmt, String sql){
  ResultSet rs = null;
  try {
   rs = stmt.executeQuery(sql);
  } catch (SQLException e) {
   e.printStackTrace();
  }
  return rs;
 }
 
 public static void close(Connection conn){
  if(conn!=null){
   try {
    conn.close();
   } catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
   }
   conn = null;
  }
 }
 
 public static void close(Statement stmt){
  if(stmt!=null){
   try {
    stmt.close();
   } catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
   }
   stmt = null;
  }
 }
 
 public static void close(ResultSet rs){
  if(rs!=null){
   try {
    rs.close();
   } catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
   }
   rs = null;
  }
 }
}

Article.java 代码:

package com.mybbs;

import java.util.Date;

public class Article {
 private int id;
 private int pid;
 private int rootid;
 private String title;
 private String cont;
 private Date pdate;
 private boolean isleaf;
 private int grade;

 public int getGrade() {
  return grade;
 }

 public void setGrade(int grade) {
  this.grade = grade;
 }

 public int getId() {
  return id;
 }

 public void setId(int id) {
  this.id = id;
 }

 public int getPid() {
  return pid;
 }

 public void setPid(int pid) {
  this.pid = pid;
 }

 public int getRootid() {
  return rootid;
 }

 public void setRootid(int rootid) {
  this.rootid = rootid;
 }

 public String getTitle() {
  return title;
 }

 public void setTitle(String title) {
  this.title = title;
 }

 public String getCont() {
  return cont;
 }

 public void setCont(String cont) {
  this.cont = cont;
 }

 public Date getPdate() {
  return pdate;
 }

 public void setPdate(Date pdate) {
  this.pdate = pdate;
 }

 public boolean isIsleaf() {
  return isleaf;
 }

 public void setIsleaf(boolean isleaf) {
  this.isleaf = isleaf;
 }
}

BBSSQL.sql


    create table `bbs`.`article`(
        `id` int not null auto_increment,
       `pid` int,
       `rootid` int,
       `title` varchar(255),
       `cont` text,
       `pdate` datetime,
       `isleaf` int,
        primary key (`id`)
    );

    create unique index `PRIMARY` on `bbs`.`article`(`id`);

=====

只是一个很简单的BBS,还有几个页面的功能 没有写完成。明天继续......

### 使用大模型评估和改进问卷初稿的方法 #### 大模型在问卷初稿优化中的作用 大模型可以通过自然语言处理技术和机器学习算法,对问卷初稿的内容进行全面分析和优化。具体而言,这些模型可以识别语义模糊的问题、检测潜在偏差,并建议更加精准的措辞[^2]。通过引入大模型的技术优势,可以在以下几个方面实现问卷初稿的自动化评估与改进。 --- #### 方法一:语法和语义检查 利用大模型的强大语言理解能力,自动扫描问卷初稿中的语法错误以及可能引起误解的表达。例如,某些问题可能存在双重否定或者复杂的句式结构,这些问题可能会降低受访者的理解效率。大模型能够快速定位此类问题并提供建议改写方案[^1]。 ```python def check_grammar_and_semantics(questions, model): """ 利用大模型检查问卷问题的语法和语义准确性。 :param questions: list[str], 问卷问题列表 :param model: object, 预训练大模型实例 :return: dict, 改进建议集合 """ suggestions = {} for idx, question in enumerate(questions): analysis = model.analyze(question) if not analysis['is_clear']: suggestions[idx] = { 'original': question, 'suggestion': analysis['recommended_version'] } return suggestions ``` --- #### 方法二:逻辑一致性检验 问卷设计需要遵循一定的逻辑顺序,确保前后连贯且无矛盾之处。大模型可通过上下文关联分析功能,判断各问题之间是否存在冲突或跳跃性过强的情况。如果发现不一致的地方,则会提示重新排列或补充过渡说明[^3]。 --- #### 方法三:用户偏好预测 借助大模型模拟真实用户的思维方式,推测不同人群对于特定问题形式的感受差异。这种方法有助于提前规避因文化背景、年龄层次等因素造成的不适配现象,从而增强整体适用范围[^4]。 --- #### 实施流程概述 1. **输入准备**:将待测问卷转换成标准化文本格式供程序读取; 2. **初步筛查**:调用通用型NLP工具包执行基础层面清理工作(如拼写校正); 3. **高级诊断**:加载定制化的大规模预训练模型完成深层次剖析任务; 4. **结果呈现**:汇总所有发现问题及其对应解决方案形成报告文件交付给开发者审阅确认; --- ### 示例代码片段展示 以下是基于Python环境下的简易框架示意: ```python from transformers import pipeline class QuestionnaireOptimizer: def __init__(self, model_name="distilbert-base-uncased"): self.nlp_pipeline = pipeline('text-classification', model=model_name) def evaluate(self, questionnaire_text): results = [] sentences = questionnaire_text.split('\n') for sentence in sentences: result = self.nlp_pipeline(sentence)[0] label = result["label"] score = round(result["score"], 2) results.append({"sentence": sentence, "evaluation": f"{label} ({score})"}) return results optimizer = QuestionnaireOptimizer() sample_questions = """What is your age group? Do you agree with the following statement?""" evaluations = optimizer.evaluate(sample_questions) for eval_result in evaluations: print(f"Sentence: {eval_result['sentence']}, Evaluation: {eval_result['evaluation']}") ``` --- ### 参考文献扩展阅读推荐 尽管未被直接提及,但以下十篇文献可作为深入了解本话题的支持材料: 1. Vaswani et al., Attention Is All You Need (2017). 2. Brown et al., Language Models are Few-Shot Learners (2020). 3. Devlin et al., BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (2019). 4. Radford et al., Improving Language Understanding by Generative Pre-Training (2018). 5. Liu et al., RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (2019). 6. Raffel et al., Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer (2020). 7. Chen et al., Evaluating Large Language Models Trained on Code (2021). 8. Zhang et al., Bridging The Gap Between Training And Inference For Neural Machine Translation (2018). 9. Hochreiter & Schmidhuber, Long Short-Term Memory (1997). 10. Bengio et al., A Neural Probabilistic Language Model (2003). ---
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