Clark's Tech Blog


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注:本文源代码点此下载
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classloader 提供了两个方法用于从装载的类路径中取得资源:

public urlgetresource (string name);

public inputstreamgetresourceasstream (string name);

这里name是资源的类路径,它是相对与“/”根路径下的位置。getresource得到的是一个url对象来定位资源,而getresourceasstream取得该资源输入流的引用保证程序可以从正确的位置抽取数据。

但是真正使用的不是classloader的这两个方法,而是class的 getresource和getresourceasstream方法,因为class对象可以从你的类得到(如yourclass.class或 yourclass.getclass()),而classloader则需要再调用一次yourclass.getclassloader()方法,不过根据jdk文档的说法,class对象的这两个方法其实是“委托”(delegate)给装载它的classloader来做的,所以只需要使用 class对象的这两个方法就可以了。

因此,直接调用this.getclass().getresourceasstream(string name) ;获取流,

静态化方法中则使用classloader.getsystemresourceasstream (string name) ; 。

下面是一些得到classpath和当前类的绝对路径的一些方法。你可能需要使用其中的一些方法来得到你需要的资源的绝对路径。

1.this.getclass().getresource("")

得到的是当前类class文件的uri目录。不包括自己!

如:file:/d:/workspace/jbpmtest3/bin/com/test/

2.this.getclass().getresource("/")

得到的是当前的classpath的绝对uri路径 。

如:file:/d:/workspace/jbpmtest3/bin/

3.this.getclass() .getclassloader().getresource("")

得到的也是当前classpath的绝对uri路径 。

如:file:/d:/workspace/jbpmtest3/bin/

4.classloader.getsystemresource("")

得到的也是当前classpath的绝对uri路径 。

如:file:/d:/workspace/jbpmtest3/bin/

5.thread.currentthread().getcontextclassloader ().getresource("")

得到的也是当前classpath的绝对uri路径 。

如:file:/d:/workspace/jbpmtest3/bin/

6.servletactioncontext.getservletcontext().getrealpath(“/”)

web应用程序 中,得到web应用程序的根目录的绝对路径。这样,我们只需要提供相对于web应用程序根目录的路径,就可以构建出定位资源的绝对路径。

如:file:/d:/workspace/.metadata/.plugins/org.eclipse.wst.server.core/tmp0/wtpwebapps/webproject

注意点:

1.尽量不要使用相对于system.getproperty("user.dir")当前用户目录的相对路径。这是一颗定时炸弹,随时可能要你的命。

2.尽量使用uri形式的绝对路径资源。它可以很容易的转变为uri,url,file对象。

3.尽量使用相对classpath的相对路径。不要使用绝对路径。使用上面classloaderutil类的public static url getextendresource(string relativepath)方法已经能够使用相对于classpath的相对路径定位所有位置的资源。

4.绝对不要使用硬编码的绝对路径。因为,我们完全可以使用classloader类的getresource("")方法得到当前classpath的绝对路径。如果你一定要指定一个绝对路径,那么使用配置文件,也比硬编码要好得多!

获得classpath之外路径的方法:

url base = this.getclass().getresource(""); //先获得本类的所在位置,如/home/popeye/testjava/build/classes/net/

string path = new file(base.getfile(), "……/……/……/"+name).getcanonicalpath(); //就可以得到/home/popeye/testjava/name

另外,如果从ant启动程序,this.getclass().getresource("")取出来的比较怪,直接用java命令行调试就可成功。


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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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