java复习笔记(一)

本文深入讲解Java编程的基础知识,包括类、方法、变量的命名规范,PATH与CLASSPATH的区别,关键字如public、protected、private的使用,以及基本数据类型如整数、浮点数、字符和布尔类型的默认值。同时,文章探讨了字符编码、除法运算的异常处理、逻辑运算符的区别,以及switch语句和循环结构的正确用法。
  1. 类名称要求每个单词的首字母大写。

   方法、变量命名要求:第一个单词的首字母小写,随后每个单词的首字母大写。

  1. PATH与CLASSPATH的区别:①PATH:是操作系统提供的路径配置,定义所有可执行程序的路径。②CLASSPATH:是由JRE提供的,用于定义Java程序解释时类加载路径,默认设置的为当前所在目录加载,可以通过“SET CLASSPATH:路径”的命令形式来进行定义。
  2. 关键字:
    访问控制:public,protected,private

类、方法、变量修饰符:abstract,class,extends,final,implements,interface,native,new,static,strictfp,synchronized,transient,volatile,void,enum

程序控制:break,continue,return,do,while,if,else,for,instanceof,switch,case,default

异常处理:try,catch,throw,throws,finally,assert

包定义与使用:import,package

基本类型:boolean,byte,char,double,float,int,long,short,null,true,false

变量引用:super,this

未使用到的关键字:goto,const

  1. 基本数据类型:

-数值型:

    -整数类型:byte,short,int,long   默认值:0

    -浮点类型:float,double    默认值:0.0

-字符型:char   默认值:’\u000’

-布尔型:boolean    默认值:false

引用数据类型:(默认值为 null)

      -类class

      -接口interface

      -数组

  1. 变量和常量的区别:变量的内容可以改变,常量的内容不可以改变。
  2. Java中字符编码:

大写字母范围:65(‘A’)--90(‘Z’)   

小写字母范围:97(‘a’)--122(‘z’),大写字母和小写字母之间差了32。

数字字符范围:48(‘0’)--57(‘9’)

  1. 除法运算:除数不能为0,否则执行时出现“ArithmeticException”异常导致程序中断。
  2. 请解释&和&&,|和||的区别:
       答:①&和|两个运算符都可以进行位运算和逻辑运算:

           -a:在进行逻辑运算的时候,所有的判断条件都要执行。

           -b:在进行位运算的时候,知识针对于当前的数据进行了与和或处理。

       ②在进行逻辑运算的时候还可以使用&&,||:

           -&&:在若干个条件判断的时候,如果前面的条件返回了false,后续所有的条件都不再判断,最终结果为false。

           -||:在若干个条件判断的时候,如果前面的条件返回了true,后续所有的条件都不再判断,最终结果为true。

  1. switch语句只能判断数据(int,char,枚举,String),而不是使用布尔表达式进行判断。
  2. while循环:在不确定循环次数,但是确定循环结束条件的情况下使用。 do--while使用的不多。

   for循环:在确定循环次数的情况下使用。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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