面向对象总结

1:二维数组(理解)
(1)元素是一维数组的数组。
(2)格式:
A:数据类型[][] 数组名 = new 数据类型[m][n];
B:数据类型[][] 数组名 = new 数据类型[m][];
C:数据类型[][] 数组名 = new 数据类型[][]{{...},{...},{...}};
D:数据类型[][] 数组名 = {{...},{...},{...}};
(3)案例(掌握):
A:二维数组的遍历
//外循环控制的是二维数组的长度,其实是一维数组的个数。
//内循环控制的是一维数组的长度。
public static void main(String[] args){
for(int x = 0;x<arr.length;x++){
for(int y=0;y<arr[x].length;y++){
System.out.print(arr[x][y]+" ");
}
System.out.println();
}
}
B:二维数组的求和
public static void printArray(int[][] arr){
int sum = 0;
for(int x = 0;x<arr.length;x++){
for(int y = 0;y<arr[x].length;y++){
sum += arr[x][y];
}
}
System.out.println("总和"+sum);
}
C:杨辉三角形
public static void main(String[] args){
//创建键盘录入对象
Scanner sc = new Scanner(System.in);

//这个n的数据来自于键盘录入。
System.out.print("请输入一个数组:");
int n = sc.nextInt();

//定义一个二维数组
int[][] arr = new int[n][n];

//给这个二维数组,任何一行的第一列和最后一列都赋值为1
for(int x = 0;x<arr.length;x++){
arr[x][0] = 1;//任何一行的第一列都是1 
arr[x][x] = 1;//任何一行的最后一列都是1
}

//按照规律给其它元素赋值
//每一个数据是它上一行的前一列和它上一行的本列之和。
for(int x = 2;x<arr.length;x++){
//这里如果y<=x是有小问题的,就是最后一列的问题
//所以这里要减去1
//并且y也应该从1开始,因为第一列也是有值了
for(int y=1;y<=x-1;y++){
//每一个数据是它上一行的前一列和它上一行的本列之和。
arr[x][y] = arr[x-1][y-1] + arr[x-1][y];
}
}

//这个时候,内循环的变化必须和曾经的九九乘法表类似
for(int x=0;x<arr.length;x++){
for(int y=0;y<=x;y++){
System.out.print(arr[x][y]+"\t");
}
System.out.println();
}
}


2:两个思考题(理解)
(1)Java中的参数传递问题
Java中只有值传递。

基本类型:形式参数的改变不影响实际参数
引用类型:形式参数的改变直接影响实际参数
(2) 数据加密码问题
综合小案例

2:面向对象(掌握)
(1)面向对象
面向对象是基于面向过程的编程思想。
(2)面赂对象的思想特点
A:是一种更符合我们思考习惯的思想
B:把复杂的事情简单化
C:让我们从执行者变成了指挥者。

举例:
买电脑
洗衣服
做饭
...
万事万物皆对象
(3)把大象装进冰箱(理解)
A:面向过程实现
B:面向对象实现

注意:如何让我们的操作更符合面向对象思想呢?
A:有那些类
B:每个类有哪些成员
C:类与类的关系
(4)类与对象
A:现实世界的事物
属性 事物的基本描述
行为 事物的功能
B:Java语言中最基本的单位是灰。所以,我们要用类来体现事物
C:类
成员变量 事物属性
成员方法 事物行为
D:类:是一组相关的属情和行为的集合。是一种抽象的概念
 对象:是该类事物的具体存在,是一个具体的实例。(对象)
 
 举例:
学生:类
班长:对象
(5)类的定义及使用
A:类的定义
成员变量 定义格式和以前一样,就是位置不同,在类中,方法外
成员方法 定义格式和以前一样,就是去掉static。
B:使用类的内容
a:创建对象?格式
类名 对象 = new 类名();
b:如何使用成员变量和成员方法呢
对象名.成员变量
对象名.成员方法();
(6)案例:
A:学生类的定义
B:手机类的定义和使用
(7)内存图
A:一个对象的内存图
B:二个对象的内存图
C:三个对象的内存图
(8)Java程序的开发,设计特征
A:开发:就是不断的创建对象,通过对象调用功能
B:设计:就是管理和维护对象之间的关系
C:特征
a:封装
b:多态
c:继承

http://blog.sina.com.cn/s/blog_bcbd83f20102wdfw.html(Java二维数组_遍历)

http://blog.sina.com.cn/s/blog_bcbd83f20102wdht.html(Java二维数组_求和)

http://blog.youkuaiyun.com/l1585931143/article/details/51875647(Java二维数组_三角)

http://blog.youkuaiyun.com/l1585931143/article/details/51902953(Java中的参数传递问题图解)

http://blog.youkuaiyun.com/l1585931143/article/details/51935397(Java加密问题的的_实现)

http://blog.youkuaiyun.com/l1585931143/article/details/51935398(Java加密问题的的_改进)

http://blog.youkuaiyun.com/l1585931143/article/details/51961272(面向对象思想概述)

http://blog.youkuaiyun.com/l1585931143/article/details/51973700(类和对象的概述)

http://blog.youkuaiyun.com/l1585931143/article/details/52040252(面向对象_学生类_定义)

http://blog.youkuaiyun.com/l1585931143/article/details/52040266(面向对象_学生类_使用)

http://blog.youkuaiyun.com/l1585931143/article/details/52040297(面向对象_手机类_定义)

http://blog.youkuaiyun.com/l1585931143/article/details/52089422(面向对象_一、二、三个对象的内存图)


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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