Eclipse插件安装总结

本文介绍了三种Eclipse插件安装方法:直接放置在plugins目录、使用Eclipse自带的更新功能及创建links目录链接插件位置。每种方法都有其适用场景。

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

本文来自优快云博客,转载请标明出处:Eclipse插件安装总结通过个人的学习体会,将目前Eclipse插件安装的三种方式,总结如下: 第一种方法很简单,在Eclipse的主目录(%ECLIPSE_HOME%)下有一个plugins目录和features目录。第二种方法也很简单,它主要借助于Eclipse的向导来安装插件。通过Help/Software Updates/Find and Install,在弹出的菜单中选择“Search for new features to install”,点“Next”,在下一菜单中选择“New Local Site”或“New Archived Site”,找到你下载的插件所在目录,选中安装即可。 这种方法安装插件比较安全,不易出错,缺点就是对于插件的要求也比较挑剔,所以能够支持这种方式安装的插件也比较少。一般要求插件目录下不光有plugins和features文件夹,还要有site.xml文件(site.xml是进行自动安装的配置文件,eclipse会根据文件的信息自动安装插件)。支持J2ME开发的EclipseME插件就是通过这种方式安装的。 第三种方式就是在Eclipse主目录下创建一个links目录,然后将你自己的插件放在你想放的任何地方,这个时候你放插件的目录就是插件目录(%PLUGIN_HOME%),然后在你的%ECLIPSE_HOME%\links\目录下创建一个link文件,比如要安装一个 vss插件,可以在links目录下创建一个vss.eclipse.link文件,link文件的名称随便取。这个vss.eclipse.link文件指向的存放vss插件的目录
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
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值