黑马程序员—反射机制及应用2

本文详细阐述了反射技术在Java中的多种应用,包括方法调用、类的动态加载以及与配置文件的结合使用。通过具体示例,展示了反射如何在不同场景下提供强大的灵活性和便利性。

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反射2

反射的method类的用法:

    Object invoke(Object obj, Object... args)

    对带有指定参数的指定对象调用由此 Method 对象表示的底层方法

    如果底层方法是静态的,那么可以忽略指定的 obj 参数。该参数可以为 null。

    如果底层方法所需的形参数为 0,则所提供的 args 数组长度可以为 0 或 null。

    如果调用方法时,传递进去的参数是个数组,那么需要先对数组进行装包即:

new Object[]{new Type[]{...}}

 

publicclass ReflectDemo3

{

    publicstaticvoid main(String[] args) throws Exception

    {

       //创建字符串对象

       String str = "lsk";

      

       //获得str对象的charAt方法

       Method m = str.getClass().getMethod("charAt", int.class);

      

       //调用charAt方法

       System.out.println(m.invoke(str, 2));

      

       System.out.println(m.invoke(str, new Object[]{1}));

}

}

 

既然反射有method方法来调用对象的方法,那么能不能调用某个对象的main方法呢?下面举例说明:

class Test

{

    publicstaticvoid main(String[] args)

    {

       for(String arg : args)

       {

           System.out.println(arg);

       }

    }

}

这个Test类是个独立的类,用自己的静态main方法,方法体是输出传递进来的参数字符串数组。下面在另一个类中通过反射调用该main方法:

 

//Test类的位置

       String testmain = "Newtechnology.Test";

      

       Method mainmethod = Class.forName(testmain).getMethod("main", String[].class);

      

       //一下两种字符串数组的传递方式都能成功

       mainmethod.invoke(null, new Object[]{new String[]{"123","456","789"}});

       mainmethod.invoke(null, (Object)new String[]{"123","456","789"});

 

 

下面是反射应用的例子:

1、将某类中的String类型的字段中的值中的‘w’字符转变成‘m’

该方法接收的Object是某类的实例对象

    publicstaticvoid change(Object obj) throws Exception

    {

       //获得obj对象的字段数组

       Field[] fields = obj.getClass().getFields();

      

       //遍历fields数组

       for(Field f : fields)

       {

           if(f.getType()==String.class)

           {

              String str = (String) f.get(obj);

             

              String str1 = str.replace('w', 'm');

             

              //f字段在obj上的值设置为str1

              f.set(obj, str1);

           }

       }

       System.out.println(obj.toString());

   }

 

    2、利用反射获得数组对象的各个值

    publicstaticvoid printarr(Object obj)

    {

       //获得数组对象的Class

       Class c = obj.getClass();

      

       //如果对象是数组就把数组的每个值输出

       if(c.isArray())

       {

           int len = Array.getLength(obj);

           for(int i =0;i<len;i++)

           {

              System.out.println(Array.get(obj, i));

           }

       }

       else

           System.out.println(obj.toString());

   }

 

下面这个例子是反射与配置文件结合使用的例子,这种方式在我们以后的编程中用的机会很大,比如,Struts这种框架内部调用配置文件使用的也是类似的方式。

publicclass ReflectDemo4 {

    publicstaticvoid main(String[] args) throws Exception

    {

       //流方式加载配置文件

       //InputStream is = new FileInputStream("config.properties");

      

       //类加载器加载配置文件

       //InputStream is = ReflectDemo4.class.getClassLoader().getResourceAsStream("Newtechnology/config.properties");

       InputStream is = ReflectDemo4.class.getResourceAsStream("/config.properties");

      

       //定义一个属性对象

       Properties prop = new Properties();

      

       //属性对象加载配置文件

       prop.load(is);

      

       //关闭配置文件的输入流

       is.close();

      

       //获得配置文件中的关键字

       String className = prop.getProperty("className");

      

       //使用获得的关键字的值利用反射创建类

       Constructor cons = Class.forName(className).getConstructor(null)

       Collection col = (Collection) cons.newInstance(null);

      

       //实例化reflect对象多个

       reflect r1 = new reflect1(2, 2);

       reflect r2 = new reflect1(3, 4);

       reflect r3 = new reflect1(3, 2);

       reflect r4 = new reflect1(3, 4);

      

       //reflect对象放入指定类型的集合

       col.add(r1);

       col.add(r2);

        col.add(r3);

       col.add(r4);

      

       //输出集合中对象的个数

       System.out.println(col.size());

    }

 

}

 

 

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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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