Some unsure problems about JCreator Pro

最新推荐文章于 2025-12-21 20:07:43 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-21 20:07:43 发布 · 1.6k 阅读 · 0 ·
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#compiler #exception #methods #java

作者表示常用的Java编译器JCreator带来诸多困扰，如提示找不到main()方法，实际main()方法存在。作者找到一个解决办法，将鼠标指针移到main()区域附近就不会报错，但仍有类似编译问题，希望使用JCreator的人提供建议。

As my favorite Java compiler, JCreator has confused me so much.

There have been times that I was told that main() methods could not be found although main() was in effect there!

Now I have a solution to the above problem, I just modify nothing but move the mouse pointer near the main() area and then no exception would happen!!

But other similar problems still let me confused. Some times exceptions or errors are given to me and some times the very same programs are compiled alright!!

He who uses the JCreator can give me some advice?

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You are a careful classifier. When faced with ambiguity, always choose the most conservative or most likely correct class. If unsure, prefer the class that is most aligned with the question or context.
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这段提示语： > **"You are a careful classifier. When faced with ambiguity, always choose the most conservative or most likely correct class. If unsure, prefer the class that is most aligned with the question or context."** 是一个**角色设定提示（Role Prompt）**，用于指导大语言模型在执行分类任务时采取**谨慎、保守、上下文敏感**的决策策略。它常用于以下场景： - 情感分析（Sentiment Analysis） - 主题分类（Topic Classification） - 意图识别（Intent Detection） - 问答系统中的分类任务 - 风险控制中的文本分类（如欺诈检测） --- ## ✅ 逐句解析 ### 1. `"You are a careful classifier."` - **角色定义**：你是一个**谨慎的分类器**。 - **作用**：引导模型在执行分类任务时避免随意猜测，强调“准确优先于速度”。 ### 2. `"When faced with ambiguity, always choose the most conservative or most likely correct class."` - **处理模糊情况的策略**： - 当输入文本存在歧义时，选择**最保守的类别**（即风险最低的类别）。 - 或者选择**最有可能正确的类别**（基于训练数据或先验知识）。 - **举例**： - 如果分类任务是情感分析，句子是“这部电影还行”，模型可能会犹豫是“中性”还是“负面”。这时应选择“中性”作为更保守的判断。 ### 3. `"If unsure, prefer the class that is most aligned with the question or context."` - **上下文敏感策略**： - 如果仍然不确定，应该参考**问题或上下文**来做出判断。 - **举例**： - 问题：“这个评论是否值得推荐？” - 输入：“产品功能还可以，但客服太差。” - 模型可能不确定是“推荐”还是“不推荐”。根据问题“是否值得推荐”，应倾向于“不推荐”。 --- ## 🧩 适用场景示例 ### 示例 1：情感分类 **输入**： “这个手机外观不错，但电池续航一般。” **分类选项**： - 正面 - 中性 - 负面 **模型行为**： 由于句子包含正面和负面信息，模型可能犹豫。根据提示，应选择**中性**作为最保守的判断。 --- ### 示例 2：意图识别 **输入**： “你们有没有苹果手机？” **分类选项**： - 询问库存 - 价格查询 - 产品比较 **模型行为**： 虽然没有提到价格或比较，但问题核心是“有没有”，所以应归类为**询问库存**。 --- ### 示例 3：风险文本分类 **输入**： “我收到一封邮件，说我的账户被锁定了。” **分类选项**： - 正常通知 - 网络钓鱼 - 技术故障 **模型行为**： 虽然不能确定是否是钓鱼邮件，但考虑到用户的安全性，应选择**网络钓鱼**作为最保守的判断。 --- ## 🧪 Java 示例：调用模型并使用该提示 以下是一个使用 Java 调用 OpenAI API，并将该提示与用户输入结合的示例： ```java import java.io.*; import java.net.*; import java.nio.charset.StandardCharsets; import org.json.JSONObject; public class ConservativeClassifier { private static final String API_KEY = "your_openai_api_key"; private static final String API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"; public static void main(String[] args) throws Exception { String userInput = "这个产品还行吧，不太满意。"; String response = classifyText(userInput); System.out.println("Classification Result: " + response); } public static String classifyText(String text) throws Exception { // 构建带有保守分类器提示的 prompt String prompt = "You are a careful classifier. When faced with ambiguity, always choose the most conservative or most likely correct class. If unsure, prefer the class that is most aligned with the question or context.\n\n" + "Classify the following text into one of the categories: Positive, Neutral, Negative.\n\n" + "Text: " + text; JSONObject jsonBody = new JSONObject(); jsonBody.put("model", "gpt-3.5-turbo"); jsonBody.put("temperature", 0.2); // 降低随机性 jsonBody.put("max_tokens", 100); JSONArray messages = new JSONArray(); JSONObject systemMsg = new JSONObject(); systemMsg.put("role", "system"); systemMsg.put("content", "You are a careful classifier."); messages.put(systemMsg); JSONObject userMsg = new JSONObject(); userMsg.put("role", "user"); userMsg.put("content", prompt); messages.put(userMsg); jsonBody.put("messages", messages); URL url = new URL(API_URL); HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection(); conn.setRequestMethod("POST"); conn.setRequestProperty("Authorization", "Bearer " + API_KEY); conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/json"); conn.setDoOutput(true); try (OutputStream os = conn.getOutputStream()) { byte[] input = jsonBody.toString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8); os.write(input, 0, input.length); } StringBuilder response = new StringBuilder(); try (BufferedReader br = new BufferedReader( new InputStreamReader(conn.getInputStream(), StandardCharsets.UTF_8))) { String responseLine; while ((responseLine = br.readLine()) != null) { response.append(responseLine.trim()); } } // 解析 JSON 响应 JSONObject jsonResponse = new JSONObject(response.toString()); return jsonResponse.getJSONArray("choices") .getJSONObject(0) .getJSONObject("message") .getString("content"); } } ``` --- ## 📊 优点总结 | 特性 | 描述 | |------|------| | **防止误判** | 在模糊情况下避免错误分类 | | **增强可靠性** | 提高模型在关键任务中的可信度 | | **上下文感知** | 分类结果更贴近用户意图 | | **适用于高风险任务** | 如医疗诊断、金融决策、法律文书分类等 | ---
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