黑马程序员--OC的Foundation框架之字典

字典

Foundation中的字典(NSDictionary,NSMutableDictionary)是由键-值对组成的数据集合。

通过key(键),查找对应value(值)。key通常是字符串对象。

在一个字典对象中,key的值必须是唯一的。

字典对象的键和值不可以为空(nil),如果需要在一个字典对象中表示一个空值,可以使用NSNil对象。


例:

NSArray *array1 = [NSArray arrayWithObjects:@"helloworld",@"helloshenzhen",nil];

NSArray *array1 = [NSArray arrayWithObjects:@"goodmorning",@"goodafternoon",nil];

//1.字典的创建
//第一个元素:key:@"hello"   value:array1
//第二个元素:key:@"good"   value:array2
NSDictionary *dic1 = [[NSDictionary alloc] initWithObjetsAndKeys:array1,@"hello",array2,@"good",nil];
//获取字典中的元素个数
NSUInteger count = dic1.count;
NSLog(@"count :%ld",count);

//创建字典时,初始化一个元素
NSDictionary *dic2 = [NSDictionary dictionaryWithObject:array1 forKey:@"hello"];


//2.获取字典中所有的key
NSArray *allkeys = [dic1 allkeys];

//3.获取字典中所有的value
NSArray *allvalues = [dic1 allvalues];

//4.通过key获取value
NSArray *array3 = [dic1 objectForKey:@"hello"];

5.优化的语法

NSDictionary *dic3 = @{@"hello":array1,@"good":array2};



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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