自学JVAVA---（3）--配置环境变量

最新推荐文章于 2021-02-27 07:59:08 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guolichenghuqi/article/details/90247541
本文详细介绍了配置JAVA_HOME和Path环境变量的过程，解释了这两个变量对于Java应用程序运行的重要性，尤其是在使用Tomcat服务器时。通过设置JAVA_HOME，可以确保Tomcat等软件正确识别Java安装路径，避免服务器闪退等问题。同时，Path的配置能让计算机快速定位到Java运行文件，简化Java命令的执行流程。

首先明确配置环境变量的意义：当你运行一个java 命令的时候 实际上是执行安装的jdk中的二进制（binary）文件
那么如何才能让计算机如何在本机数以千计的文件夹中找到那个文件呢
所以我们要将这些运行文件的位置告诉计算机 让计算机记住这个位置 当以后你在运行java文件的时候计算机就按照它记住的位置去找就好了
JAVA_HOME:这个是你安装的dik的 目录 在后续使用其他软件时需要 比如使用tomcat服务器如果你么有配置JAVA_HOME :就会出现服务器闪退 无法启动的问题《`关于服务器闪退问题》
path（路径 这个就是让计算机记住java运行文件位置）：

**配置方式

在这里插入图片描述
后找到你安装的JDK所在位置 ctr+c

在这里插入图片描述
然后配置path
在这里插入图片描述

完成上面步骤之后
在命令行 中输入 java -version
如何进入命令行windows下的方法快捷键（windows+r）
在这里插入图片描述

好了如果出现红色框中的你就完成啦

小城贝尔
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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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1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
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jvava获取视频时长
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在Java中获取视频时长通常需要借助第三方库来解析视频文件，因为Java标准库本身并不直接支持视频文件的处理。一个常用的库是Xuggler，它可以被用来获取视频的基本信息，包括时长。以下是使用Xuggler库来获取视频时长的一个基本示例： ```java import com.xuggle.mediatool.IMediaReader; import com.xuggle.mediatool.ToolFactory; import com.xuggle.mediatool.event.IVideoPictureEvent; import com.xuggle.xuggler.IStream; import com.xuggle.xuggler.IStreamCoder; import com.xuggle.xuggler.IVideoResampler; public class VideoDuration { public static void main(String[] args) { // 创建媒体读取器 IMediaReader mediaReader = ToolFactory.makeReader("video_file_path.mp4"); // 设置事件处理器 mediaReader.addListener(new MediaAdapter() { @Override public void onVideoPicture(IVideoPictureEvent event) { // 获取视频流 IStream stream = event.getStream(); // 获取流编解码器 IStreamCoder coder = stream.getStreamCoder(); if (coder.getCodecType() == IStreamCoder.Type.VIDEO) { long duration = stream.getContainer().getDuration(); System.out.println("视频时长: " + duration / 1000 + " 秒"); } } }); // 读取媒体文件 while (mediaReader.readPacket() == null) { // 循环读取直到结束 } } } ``` 在这个示例中，我们创建了一个`IMediaReader`对象来读取视频文件，并且设置了一个事件监听器来处理视频帧事件。当读取到视频帧时，我们检查了帧所属的流，并获取了流的时长信息。需要注意的是，这个示例使用了Xuggler的旧API，而Xuggler已经不再维护。现在推荐使用Xuggler的后续项目——JAVE（Java Audio Video Encoder）。 请确保在项目中添加了所需的依赖库才能运行上述代码。
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