Java泛型

(2018.02.28)
1.Java参数化类型:允许元素在创建集合时,指定集合元素的类型。(泛型Generic);
2.Java 5 后提供的泛型支持;
3.Java 7 支持菱形语法,即允许在构造器后不需要带完整的泛型信息;
4.泛型:就是允许在定义类、接口、方法时使用类型形参,这个类型形参将在声明变量、创建对象、调用方法时动态地指定(即传入实际的类型参数);
5.可以为任何类、接口增加泛型说明;
6.带泛型声明的接口、父类创建实例或派生出子类时,不能再包含类型参数;
7.不管泛型的实际类型参数是什么,它们在运行时总有相同的类,对于Java来说,它们依然被当成同一个类来处理,在内存中也只占用一块内存空间,因此在静态方法、静态初始化块或者静态变量的声明和初始化中不允许使用类型形参;
8.Java泛型设计的原则是:只要代码在编译是没有出现警告,就不会遇到运行时ClassCastException异常;
9.表示各种泛型的父类,可使用泛型通配符:(?)。Example:List<?>它的元素类型可以匹配任何类型;
10:设定通配符上限:
Example: Circle类  是 Shape子类
a.定义某参数为List<Shape>,传入List<Circle> shapes编译报错;
b.定义某参数为List<?>,传入List<Circle> shapes,里面使用Shape的方法时,还需要将实参强制转换为Shape,才可使用Shape方法,默认的是Object;
c.若定义参数为List<? extends Shape> ,传入参数List<Circle> shapes,此时shapes不用强制转换,即可使用Shape方法;
但是?代表的是一个未知的子类,程序无法确定这个类型是什么,所以无法将任何对象添加到这种集合中; 
11.定义类型形参时设置上限,用于表示传给该类型形参的实际类型要么是上限类型,要么是上限类型的子类;
12.泛型方法:泛型方法的方法签名比普通方法的方法前面多了类型参数声明,类型参数声明以尖括号括起来,多个类型形参之间以逗号(,)隔开,所有的类型形参放在方法修饰符和方法返回值类型之间。
//声明一个泛型方法,该泛型方法中带一个T类型形参
static <T> void test(Collection<T> from, Collection<T> to)

//声明一个泛型方法,该
static <T> void test(Collection<? extends T> from, Collection<T> to)
这种采用类型通配符的表示方式,只要test()方法的前一个Collection集合里的元素类型是后一个Collection集合里的元素类型的子类即可。

13.类型通配符:显示的指定类。
14.如果程序显示指定了泛型构造器中声明的类型形参的实际类型,则不可以使用"菱形"语法.
15.通配符下限:Collection<? super Type> src表示它 必须是Type本身,或者Type父类。

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言中广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 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模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 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,增强模的适应性。 六、模构建与验证 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。在处理平衡数据时,更应关注模的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模预测能力,可采用集成策略,如结合多个模的预测结果。这有助于降低单一模的偏差与方差,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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