java 的转义字符,在正则表达式中应用

本文详细介绍了常见特殊字符的转义方式及其在Java中的处理方法,包括点(.), 美元符号($), 乘方(^)等,并通过示例展示了如何使用Java进行字符串的拆分。

点的转义:. ==> u002E
美元符号的转义:$ ==> u0024
乘方符号的转义:^ ==> u005E
左大括号的转义:{ ==> u007B
左方括号的转义:[ ==> u005B
左圆括号的转义:( ==> u0028
竖线的转义:| ==> u007C
右圆括号的转义:) ==> u0029
星号的转义:* ==> u002A
加号的转义:+ ==> u002B
问号的转义:? ==> u003F
反斜杠的转义: ==> u005C


Java代码
String str2="a&b&c";
String strs[]=str2.split("&");
for(String str:strs){
System.out.println(str);
}
并不会打出 a , b ,c需要转义才可如:

Java代码
String str2="a&b&c";
String strs[]=str2.split("\\u0024");
for(String str:strs){
System.out.println(str);
}

如果是两个&&号那就\\u0024\\u0024了


转载于:https://www.cnblogs.com/pony/archive/2008/11/27/1342404.html

<think>好的,我现在需要处理用户关于Qwen2.5-VL模型的使用说明、特性和示例的查询。首先,用户提供了两个引用来源,我需要仔细分析这些内容以提取关键信息。 首先,引用[1]提到Qwen2.5-VL-72B-Instruct在多个基准测试中表现优异,特别是在文档理解、图表分析和视觉代理方面。引用[2]则详细说明了模型的不同尺寸(3B、7B、72B),以及如何用OpenVINO进行本地加速。用户需要的是使用说明、特性和示例,我需要将这些信息结构化。 接下来,我需要确保回答符合系统级指令,比如数学公式的正确格式和引用标识的位置。不过,当前问题不涉及数学公式,但可能需要代码示例或模型参数设置。用户希望结构清晰,分步骤说明,同时保持真实可靠。 然后,考虑用户可能的深层需求:他们可能想了解如何部署模型,模型的具体优势,以及实际应用案例。需要涵盖模型特性如多模态能力、空间时间感知、工具使用等,使用说明包括环境配置、推理方法、工具调用,以及示例部分的应用场景。 另外,用户提供的引用中提到OpenVINO的使用,这部分需要详细说明步骤,可能涉及安装命令和代码片段。特性部分要突出模型的不同尺寸及其性能比较,比如3B模型在端侧的优势。示例部分需要具体场景,如文档理解、视觉代理任务,并附上代码示例。 需要检查是否存在遗漏的信息,比如模型的开源平台(Hugging Face和ModelScope),以及不同版本间的改进,如Qwen2.5-VL相比之前版本的提升。同时,要确保每个引用在适当的地方标注,例如在性能优势或部署方法部分添加[^1]和[^2]。 最后,组织内容,确保结构清晰:先概述模型,再分特性、使用说明、示例,最后相关问题。保持语言简洁,技术细节准确,并自然融入引用标注。</think># Qwen2.5-VL 模型使用说明与特性解析 ## 一、模型特性 1. **多模态能力增强** - 支持图像实际尺寸表示的检测框/坐标,提升空间维度感知能力 - 动态图像尺寸转换技术,可将不同分辨率图像转换为自适应长度token - 新增时间维度理解能力,支持视频内容分析 2. **视觉代理功能** - 无需特定任务微调即可执行视觉代理任务 - 具备操作电脑/手机等设备的能力(如屏幕点击、滑动等) - 支持动态工具调用,实现复杂任务的自动化处理 3. **性能优势** - Qwen2.5-VL-7B-Instruct 在多项任务超越GPT-4o-mini - Qwen2.5-VL-3B 超越前代Qwen2-VL-7B,具备端侧部署潜力 - 72B版本在高校级问题、数学推理等复杂场景表现突出 ## 二、使用说明 ### 环境配置 ```bash # 通过Hugging Face或ModelScope获取模型 git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct # 安装OpenVINO加速工具 pip install openvino openvino-dev ``` ### 基础推理 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct") # 多模态输入处理 inputs = tokenizer([("请描述这张图片", "image.jpg")], return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ``` ### 工具调用示例 ```python # 视觉代理操作演示 agent_prompt = """请打开浏览器访问arxiv.org,搜索最新CVPR论文""" response = model.generate(agent_prompt) # 输出将包含可执行的浏览器操作指令序列[^2] ``` ## 三、应用示例 1. **文档理解** - 输入科研论文扫描件,自动生成摘要 - 解析财务报表中的图表数据 2. **工业检测** ```python # 产线缺陷检测 detection_prompt = "分析这张X光片中的焊接缺陷" defects = model.generate(detection_prompt, image=product_image) ``` 3. **教育辅助** - 手写数学公式识别与解题步骤生成 - 物理实验视频的动作规范性分析
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