eclipse+lomboz开发j2ee程序与web应用---配置(1)

本文提供了一套详细的Eclipse集成开发环境配置指南,包括Eclipse IDE的下载与安装、汉化设置、Lomboz插件及Tomcat服务器的安装配置流程等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  感谢每一位看到这篇文章的朋友,文章内容来自网络,请大家常来多多指教!谢谢大家! <o:p></o:p>

 需要下载的文件:<o:p></o:p>

1.         eclipse-SDK-3.1.2-win32.zip<o:p></o:p>

下载地址:<o:p></o:p>

http://www.eclipse.org/downloads/download.php?file=/eclipse/downloads/drops/R-3.1.2-200601181600/eclipse-SDK-3.1.2-win32.zip <o:p></o:p>

2.         Nlpack1_FeatureOverlay-eclipse-SDK-3.1.1.zip<o:p></o:p>

下载地址:

http://www.eclipse.org/downloads/download.php?file=/eclipse/downloads/drops/L-3.1.1_Language_Packs-200510051300/NLpack1_FeatureOverlay-eclipse-SDK-3.1.1.zip<o:p></o:p>

 <o:p></o:p>

3.         Nlpack1-eclipse-SDK-3.1.1a-win32.zip<o:p></o:p>

下载地址:<o:p></o:p>

http://www.eclipse.org/downloads/download.php?file=/eclipse/downloads/drops/L-3.1.1_Language_Packs-200510051300/NLpack1-eclipse-SDK-3.1.1a-win32.zip<o:p></o:p>

 <o:p></o:p>

23两个文件为语言包!<o:p></o:p>

 <o:p></o:p>

4.         org.objectweb.lomboz_3.1.0.N20050106.zip<o:p></o:p>

下载地址:<o:p></o:p>

http://download.forge.objectweb.org/lomboz/<o:p></o:p>

 <o:p></o:p>

5.         lomboz-wtp-emf-gef-jem-3.1.2.zip<o:p></o:p>

下载地址:<o:p></o:p>

http://forge.objectweb.org/project/showfiles.php?group_id=97&release_id=1456<o:p></o:p>

 <o:p></o:p>

6.        apache-tomcat-5.5.17.zip<o:p></o:p>

下载地址:<o:p></o:p>

http://mirror.vmmatrix.net/apache/tomcat/tomcat-5/v5.5.17/bin/apache-tomcat-5.5.17.zip<o:p></o:p>

 <o:p></o:p>

7.         tomcatPluginV31.zip<o:p></o:p>

下载地址:<o:p></o:p>

       http://www.sysdeo.com/eclipse/tomcatplugin <o:p></o:p>

  <o:p></o:p>

语言包的配置!(汉化)<o:p></o:p>

解压缩eclipse-SDK-3.1.2-win32.zip文件,我的文件目录为D:\eclipse(我的eclipse解压缩在D:盘根目录下,着个人情况处理),然后在D:\eclipse下新建文件夹links(必须建立,eclipse配置插件有两种方式,这是其中一种)和文件夹language,将Nlpack1_FeatureOverlay-eclipse-SDK-3.1.1.zip解压缩,将features文件夹中的文件复制到Nlpack1-eclipse-SDK-3.1.1a-win32.zip解压缩后的相同文件夹中,然后将合并后的文件复制到language文件夹下,文件目录D:\eclipse\language\eclipse

links文件夹中新建文本文件language.link(后缀名可以为任何后缀),在language.link编辑写入path=language然后重新启动eclipse就汉化成功了!

安装插件(LombozTomcat<o:p></o:p>

Lomboz安装:<o:p></o:p>

D:\eclipse下建立文件夹lomboz,然后将org.objectweb.lomboz_3.1.0.N20050106.zip解压缩到lomboz文件夹下,文件目录结构为D:\eclipse\lomboz\eclipse如下图:<o:p></o:p>

<o:p></o:p>

D:\eclipse下建立文件emf,然后将lomboz-wtp-emf-gef-jem-3.1.2.zip解压缩到emf文件夹下,文件目录结果为D:\eclipse\emf\eclipse

 com.sysdeo.eclipse.tomcat_3.1.0文件夹是从tomcatPluginV31.zip解压出来的!在links文件夹中新建文本文件tomcat.link编辑写入path=tomcat<o:p></o:p>

然后解压缩apache-tomcat-5.5.17-admin.zip文件,或安装widows版(安装方法后续) <o:p></o:p>

安装完成下面进行配置工作了!<o:p></o:p>

 配置Eclipse<o:p></o:p>

启动Eclipse—>窗口—>首选项<o:p></o:p>

<o:p></o:p>

  点击添加:<o:p></o:p>

<o:p></o:p>

我的eclipse已经添加完成。<o:p></o:p>

 再配置tomcat<o:p></o:p>

   这里要选择tomcat版本号还有安装路径。然后点应用就可以了<o:p></o:p>

  <o:p></o:p>

Advanced配置<o:p></o:p>

   再点应用Advanced配置结束<o:p></o:p>

 <o:p></o:p>

JVM Settings配置<o:p></o:p>

   选择好版本号。就可以了。然后再点击应用。JREJDK安装的文件夹名。<o:p></o:p>

   <o:p></o:p>

Lomboz配置<o:p></o:p>

 选择好后。再配置下面两项。<o:p></o:p>

然后点击应用。确定。<o:p></o:p>

这样你的Tomcat Lomboz安装配置就OK了。<o:p></o:p>

<o:p></o:p> 

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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