java的面试遗留问题

1.关于super是否调用产生的后果   在实例化一个子类对象的时候,如果不写SUPER关键字,那么JVM会自动调用父类的无参构造方法,如果需要用到父类的有参构造方法,那么必须用SUPER关键字来传参,不管在什么时候,实例化子类对象的时候都先调用父类的构造方法
2.runnable适合多个线程访问同一资源的情况,
thread中使用start方法不一定立即执行,
使用wait会导致当前的线程等待,直到其他线程调用此对象的notify()方法或者notifyAll方法或者使用interrupt的方法。
线程A调用了wait方法,当前线程会进入等待状态,主动释放互斥锁,线程进入block的状态,cpu不会分给时间
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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