【&此刻的幸福感是难以言喻的&】

本文讲述了作者从最初对安全感的误解到最终发现真正的温暖与关怀一直都在身边的心路历程。通过比喻为飞蛾扑火的故事,表达了对身边那个始终如一给予支持与理解的人的感激之情。

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在人海茫茫中遇到了你,也许是一叶障目的缘故罢,曾经竟不失荒唐的认为安全感是奢望并且难以触及的,仅是为了追求那一丝并不飘渺的所谓踏实,不觉竟已是铸就了如此多的物是人非。

或许,曾经所执守追逐着的并非是所求之物本身。或者说,当追寻着一些人或事物时却因为目的性过于明确反是物极必反迷失了自己真正想要的究竟是什么了,想来也是可笑。也许只是简单的需要一点温暖吧!是一种幸福。

当美丽的飞蛾扑向火焰,义无反顾,决绝不懈,因为它知道那温度,它知道是它热切期望着的,然而它执着的扑向远处火中的时候或也忽略了身边近处的温度。

那只扑向烈火粉身碎骨的飞蛾从来不是我。因为我转身才发现原来是有另一只飞蛾在倾尽全力的扑向我!

那么好吧,两只飞蛾各自具有的温度很少但应该足以去彼此温暖了吧。

诺,曾几何时一度的只是把你看做永远长不大的孩子,时至如今才明白自己竟是不知不觉的处于你的包容和照顾中而不自觉。

曾经只是想着宠着你做任何想做的事让你能够发自内心的单纯快乐就是对你最好了,现在才发现原来唯一让你忧思的其实只有我这傻子的闷闷不乐。

我不知道这种关怀是不是已经快要达到你才是照顾我的哥哥的程度,而今才知道原来温暖,关怀,安全感这些自己一直追逐到天涯海角的东西,一直都是近在咫尺的,此刻的幸福感是难以言喻的。

似乎自己曾经很渴求的就是有个理解自己并且和自己有默契的人吧,此刻才知道原来从未缺少啊!许大米从未改变,依旧是和从前一样的那个大米,唯有大米周遭的风景已然更替,唯一不曾离开的仿佛只有小诺。

老天作证,无论在什么时候,我永远是你的大米,。最重要的我永远属于您,爱你的人!

亲,此刻才知道你是我最珍贵的无与伦比的美丽!

我真城的说一声,亲爱的 幸而有你,此生不换

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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