jsp el 隐式对象



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<title>JSP Page</title>
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<h2>pageContext</h2><!--=application-->
<ul>
<li>${pageContext.servletContext.majorVersion}.${pageContext.servletContext.minorVersion}</li>
<li>${pageContext.servletContext.serverInfo}</li><!--=application.getServerInfo()-->
<li>${pageContext.servletContext.servletContextName}</li>
<li>${pageContext.request.remoteUser}</li>
<li>${pageContext.request.requestURL}</li>
<li>${pageContext.request.servletPath}</li>
<li>${pageContext.request.method}</li>
<li>${pageContext.request.contentLength}</li>
<li>${pageContext.request.contextPath}</li>
<li>${pageContext.request.localAddr}</li>
<li>${pageContext.request.localName}</li>
<li>${pageContext.request.localPort}</li>
<li>${pageContext.request.secure}</li>
<li>${pageContext.response.committed}</li>
<li>${pageContext.response.bufferSize}</li>
<li>${pageContext.session.new}</li>
<li>${pageContext.session.id}</li>
<li>${pageContext.session.creationTime}</li>
<li>${pageContext.out.bufferSize}</li>
<li>${pageContext.out.remaining}</li>
<li>${pageContext.out.autoFlush}</li>
<li>${pageContext.servletConfig.servletName}</li>
</ul>
<h2>scope</h2>
<ul>
<li>${pageScope.name}</li>
<li>${requestScope.age}</li>
<li>${sessionScope.weight}</li>
<li>${applicationScope.locate}</li>
</ul>
<h2>header</h2>
<ul>
<li>${header.accept}</li>
<li>${header["accept-language"]}</li>
<li>${header["user-agent"]}</li>
<li>${header.host}</li>
<li>${header.connection}</li>
<li>${header.cookie}</li>
<li>${header.referer}</li>
</ul>
<h2>cookie</h2>
<ul>
<li>${cookie.JSESSIONID.value}</li>
</ul>
</body>
</html>


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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