java中的异常捕获和处理

Java学习笔记44:异常的嵌套和级联,异常捕获多个如何处理? 一、分开捕获或者嵌套使用 我们先看看下面这段代码: public class Cal { public int div(int a, int b) { int result = a / b; return result; } public static void main(String[] args) { Scanner ... 阅读详情

1、认识异常

异常概念:异常是指在程序运行过程中所发生的不正常事件。

2、java中异常体系结构

java中异常有很多异常类型,java中所有异常类型都是Throwable类的子类,它有两个子类:Errow类和Exception类。

  • Error类:表示仅靠程序本省无法恢复的严重错误,如内存溢出,虚拟机错误等。
  • Exception类:是java应用程序抛出和处理的非严重错误。

Exception类可以分为两大异常:

  1. 运行是异常:包括RuntimeException及其所有的子类
  2. Checked异常:非运行时异常,如SQLException等。

重点关注运行时异常:以下是一些常见的异常

异常说明
Exception所有运行时异常的父类
ArithmeticException算术错误异常,如以0作为除数
ArrayIndexOutOfBoundsException数组越界
NullPotinterException空指针异常
ClassNotFountdException不能加载所需的类
InputMismatchException类型不匹配
IiiegalArgumentExcepiton方法接到非法参数
ClassCastException对象强制类型转换错误
NumberFormatException数字格式转换异常,如把“abc”转换成数字123

3.Java中异常处理机制

Java中异常处理通过5个关键字来实现:try,catch,finally,throw,thorws.

(一):使用try-catch处理异常

代码如下:

public class Test3 {
	public static void main(String[] args) {
		try {
			Scanner input = new Scanner(System.in);
			System.out.println("请输入被除数:");
			int num1 = input.nextInt();
			System.out.println("请输入除数:");
			int num2 = input.nextInt();
			// 使用格式化字符串和参数返回一个格式化字符串
			System.out.println(String.format("%d/%d=%d", num1, num2, num1 / num2));
			System.out.println("感谢使用本程序!");
		} catch (Exception e) {         // 异常捕获
			System.out.println("出现错误:被除数和除数必须是整数," + "除数不能为0");
			e.printStackTrace();         // 异常对象e,打印异常堆栈信息(方便调试)
		}
	}
}

注意:void  printSitackTarace():输出异常的堆栈信息。

String getMessage():返回异常信息描述字符串,他也是printSitackTarace()输出信息的一部分。

(二):try-catch-finall处理异常

在catch后面加上一个finally块,表示是否发生异常,finally语句块都会执xing行

(除非catch块中执行了System.exit(1)语句,退出了java虚拟机)

try-catch-finally结构中try语句块是必须存在的,catch,finally语句块可以自己选择,但是两者必须有一种存在!

注意:如果在catch语句块中加上了return语句,那么finally语句块也会执行。

执行的顺序是:先执行catch语句块中return之前的语句------再执行finally语句-------最后执行catch语句块中的return语句

(三):使用多重cathc处理异常

public class Test6 {
	public static void main(String[] args) {
		Scanner input=new Scanner(System.in);
		try {
			System.out.println("请输入被除数:");
			int num1=input.nextInt();
			System.out.println("请输入除数:");
			int num2=input.nextInt();
			//使用格式化字符串和参数返回一个格式化字符串
			System.out.println(String.format("%d/%d=%d",num1,num2,num1/num2));

            //多重catch的使用
		} catch (InputMismatchException e) {		    //捕获类型不匹配异常
			System.err.println("被除数和除数必须是整数!");
		} catch (ArithmeticException e){                //捕获算术异常
			System.err.println("除数不能为0!");
		} catch (Exception e) {                        
			System.err.println("其它未知异常。");
		} finally {
			System.out.println("感谢使用本程序!");
		}
	}
}

//注意:多重catch的使用,一定是先从子类开始,最后到父类Exception类

4.使用throws声明异常

  • 通过try-catch捕获并处理异常。
  • 通过throws继续声明异常。如果调用者不知道如何处理该异常,可以继续通过throws声明异常,让上一级调用者处理异常。如果上一级,或者一直不处理,main()方法声明的异常将由java虚拟机处理。

5.使用throw抛出异常

  • throw关键字可以自行抛出异常,把问题交给调用者去解决。

6.throw和throws的区别

区别throwthrows
作用throw用于程序员自动抛出异常声明该方法内抛出了异常
位置throw位于方法体内部,可以作为单独语句使用必须跟在方法参数列表的后面,不能单独使用
内容throw抛出一个异常对象throws后面跟异常类,可以跟多个
   

7.Java中,可以自定义异常类,一般需要继承Exception或者RuntimeException类。
 

Java异常处理:捕获异常! 异常处理是Java编程中非常重要的一部分。它允许我们在程序运行时捕获并处理错误或不预期的行为,而不是让程序直接崩溃。通过异常处理,我们可以提高代码的健壮性和可维护性。本文将介绍Java中如何捕获异常,以及常用的异常处理方式。异常是指在程序执行过程中发生的不正常情况,它会中断程序的正常流程。受检查异常(Checked Exceptions):编译时必须处理的异常,例如等。非受检查异常(Unchecked Exceptions):运行时异常,不强制要求处理,例如等。你可以创建自己的异常类,继承自。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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