Javascript 基础巩固 —— 作用域

本文对比分析了ES5与ES6中的作用域差异,详细解释了ES5中如何通过立即执行函数实现块级作用域,以及ES6中let关键字引入的全新块级作用域概念。

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在ES5中

在ES5中,只有全局作用域和函数作用域,没有块级作用域,可以用其他方法来实现块级作用域:

(function(){
	for(var i =0;i<10;i++){
	
	}
})()
console.log(i) // i is not defined

这种写法叫立即执行函数,这样就创建了一个块级作用域,在该作用域声明的变量不会被外部访问到,这样就不会污染全局变量。

ES5中变量提升
变量提升只是将变量声明提升到作用域最前,但是变量赋值还是在原位置。例如:

var a = 10;
(function(){
	console.log(a);
	var a = 1;
})()

等同于

var a = 10;
(function(){
	var a;
	console.log(a);
	a = 1;
})()

结果是undefined

在ES6中

在ES6中,为了解决ES5存在的诸多问题,用let替代了var来声明变量。
let为ES6提供了新的作用域——块级作用域,例如:

for(let b = 0; b < 10; b ++){

}
console.log(b) // b is not defined
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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