STL--queue(队列)

本文深入探讨了C++队列的概念,包括构造函数、返回队尾元素的方法、判断队列是否为空的功能、获取队首元素、移除队首元素以及获取队列大小的方法。通过实例代码演示了如何使用队列实现先进先出的数据结构。

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C++ Queues

The C++ Queue is a container adapter that gives the programmer a FIFO (first-in, first-out) data structure.

Display all entries for C++ Queues on one page, or view entries individually:

Queue constructor construct a new queue
back returns a reference to last element of a queue
empty true if the queue has no elements
front returns a reference to the first element of a queue
pop removes the first element of a queue
push adds an element to the end of the queue
size returns the number of items in the queue
 1 #include < iostream >
 2 #include < queue >
 3 #include < algorithm >
 4 using   namespace  std;
 5 int  main()
 6 {
 7    //队列,first_in ,first_out,不提供迭代器,不提供走访功能
 8    int i;
 9    queue<int>q;
10    for(i=0;i<5;i++)q.push(i);
11    while(q.size()){
12        cout<<q.front();
13        q.pop();
14    }

15    return 0;
16}

17
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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