自定义控件粗糙实现

values下新建attrs.xml:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<resources>
    <declare-styleable name="FontView">

        <!-- Text to display. -->
        <attr name="text" format="string" localization="suggested" />
        <!-- <attr name="textColor" />
        <attr name="textSize" /> -->

    </declare-styleable>
</resources>

主界面xml:

<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    android:orientation="vertical" >

    <com.itant.fontdemo.FontView
        xmlns:fv="http://schemas.android.com/apk/res-auto"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        fv:text="我是瘦金体wafd" />

</LinearLayout>

MainActivity:

package com.itant.fontdemo;

import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;

public class MainActivity extends Activity {

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
    }

}

自定义View:

package com.itant.fontdemo;

import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Color;
import android.graphics.Paint;
import android.graphics.Typeface;
import android.util.AttributeSet;
import android.view.View;

public class FontView extends View {

    private Paint mPaint = new Paint(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG);
    private Typeface mTypeface;
    private String text;

    public FontView(Context context, AttributeSet attrs){
        super(context, attrs);
        mTypeface = Typeface.createFromAsset(getContext().getAssets(), "king.ttf");
        mPaint.setTextSize(52);

        TypedArray typedArray = context.obtainStyledAttributes(attrs, R.styleable.FontView);
        text = typedArray.getString(R.styleable.FontView_text);


        typedArray.recycle();
    }

    @Override
    protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) {
        //super.onMeasure(widthMeasureSpec, heightMeasureSpec);

        // 可抽取为方法
        int height = 300;
        int specMode = MeasureSpec.getMode(heightMeasureSpec);
        int specSize = MeasureSpec.getSize(heightMeasureSpec);

        switch (specMode) {
        case MeasureSpec.AT_MOST:
            if (specSize < height) {
                height = specSize;
            }
            break;
        case MeasureSpec.EXACTLY:
            height = specSize;
            break;
        }

        setMeasuredDimension(getDefaultSize(getSuggestedMinimumWidth(), widthMeasureSpec), height);
    }

    @Override
    protected void onDraw(Canvas canvas){
        canvas.drawColor(Color.GRAY);
        mPaint.setTypeface(mTypeface);
        canvas.drawText(text, 10, 50, mPaint);
    }
}

其中assets/king.ttf是瘦金体的字体库。
这里写图片描述

Github传送

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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