chapter-01 Product

本文介绍了一个简单的Java产品类设计,该类实现了Serializable接口以支持序列化操作。文章详细展示了如何定义类属性以及对应的getter和setter方法,并通过构造函数初始化对象。

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

package springintro.bean;
import java.io.Serializable;
public class Product implements Serializable{
 
 private static final long serialVersionUID =748392348l;
     private String name;
    private String description;
    private float price;

 public Product() {
  }
 public Product(String name ,String description, float price)
 {
  this.name=name;
  this.description=description;
  this.price=price;
 
 }
 public String getName(){
 return name;
 }
 public void setName(String name){
 
  this.name=name;
 
 }
public String getDescription(){
 
 return description;
}
public void setScription(String description){
 
 this.description=description;
}
public float getPrice(){
 
 return price;
}
public void setPrice(float price){
 this.price=price;
}
}
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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