程序员的自我修养(三)

第三章(续)

链接过程中最主要的有两种符号:

(1)定义在本目标文件的全局符号,可以被其他目标文件引用。

(2)在本目标文件中引用的全局符号,却没有定义在本目标文件,这一般叫做外部符号。


特殊符号

(1)_excecutable_start,程序的起始地址,注意不是入口地址,是程序最开始的地址;

(2)_etext,该符号位为代码段的结束地址;

(3)_edata,该符号位数据段结束地址;

(4)_end,该符号位程序结束地址。

以上地址都位程序被装载的虚拟地址。


函数签名:包含了一个函数的信息,包括函数名、它的参数类型、它所在的类和名称空间及其他信息 。


extern “C”

C++为了与C兼容,C++用来声名或定义一个C的符号的 extern  “C”

在extern “C” 的括号下,C++的名称修饰机制将不会起作用; 


弱符号和强符号

编译器默认函数和初始化了的全局变量为强符号,未初始化的全局变量为弱符号。

我们可以通过GCC的“_attribute_((weak))”来定义任何一个强符号位弱符号。

规则:

(1)不允许强符号被多次定义(即不同的目标文件中不能有同名的强符号),如果有多个强符号定义,则链接器报符号重复定义错误。

(2)如果一个符号在某个目标文件中是强符号,在其他文件中都是弱符号,那么选择强符号。

(3)如果一个符号在所有的目标文件中都是弱符号,那么选择其中占用空间最大的一个。


弱引用与强引用

目前我们所看到的对外部目标文件的符号引用在目标文件被最终链接成可执行文件时,它们须要被正确决议,如果没有找到该符号的定义,链接器就会

报符号未定义错误,这种被称为强引用。与之对应的是弱引用,在处理弱引用的时候,如果该符号有定义,则链接器将该符号的引用决议;如果该符号

未被定义,则链接器对于该引用不报错。

在GCC中,我们可以通过使用“__attributre__ ((weakref))”这个扩展关键字来声名对一个外部函数的引用为弱引用。

这些弱符号和弱引用对于库来说十分有用,比如库中定义的弱符号可以被用户强符号所覆盖,从而使得程序可以使用自定义版本的库函数;或者程序可以

对某些扩展功能模块的引用位弱引用,当我们将扩展模块与程序链接在一起时,功能模块就可以正常使用;如果去掉某些功能模块,那么程序也可以正确链接,

只是缺少了相应的功能,这使得程序的功能更加容易裁剪和组合。



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
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