关键字小结

1.访问权限修饰符:public, protected , private
public:[u][u]整个工程[/u][/u]下的任何类都能访问;
protected:[u]同一个包[/u]下能被访问和属性方法能被继承,[u]不同包[/u]下的类能继承相应访问权限的方法和属性;
默认(default):[u]同一个包[/u]下能被访问和属性方法能被继承;
private:[u]同一个类[/u]下能访问.
访问权限修饰符权限[u]从高到低[/u]排列是public, protected, default, private
可修饰的内容:类、方法、属性
修饰类时只能用[u]public和默认[/u],内部类可以定义为四种访问权限
访问权限修饰符与继承:当子类与父类在同一包中,只有声明为[u]private[/u]的变量与方法不 能被继承(访问);当子类与父类不在同一包中,[u]private与default[/u]均不能被继承(访问),但protected与public可以.
2.跟类相关:class, interface, implements ,extends, import, package,abstract, final, static
abstract:
abstract--[u]抽象的[/u]
修饰:[u]类、方法 [/u]
[u]修饰类时[/u]表明该方法是一个抽象方法,它需要在子类实现,如果类中包括没有实现的方法,则不能被实例化.
[u]修饰方法时[/u]表明方法体为空,该方法的实现在子类中被定义,并且包含改方法的类必须是一个抽象类.
注意: 如果试图创建一个抽象类的实例就会产生编译错误;如果一个类是非抽象类却包含一个抽象方法,就会产生编译错误; 构造函数和静态函数以及final修饰的函数不能使用abstract修饰符.
final:
final--[u]最终的[/u]
修饰:[u]属性、方法、类、参数[/u]
[u]修饰类时[/u]不能被继承,不能被覆盖,字段值不允许被修改,类不能同时被声明为abstract和final
[u]修饰方法时[/u]不能被重写,但是可以被重载
[u]修饰属性时[/u]代表这个属性已经是常量,只能赋值一次
[u]修饰参数时[/u]在方法体重不能修改参数的值
static:
static--[u]静态的[/u]
修饰:[u]方法、属性、静态块[/u]
[u]修饰方法和属性时[/u]对应的方法和属性是对应类的初始化,静态属性和静态方法不需要创建实例就可以使用
注意:静态方法中用的属性必须为静态的.在静态成员函数中只能直接调用其它的静态成员函数或引用静态属性,否则会造成编译错误.静态成员函数中也不能使用this或者super,因为它们是和类的对象相关联的.
3.基本数据类型:int , char, short ,long, byte, boolean, double, float
java中的数据类型分为两大类:[u]基本数据类型[/u]和[u]引用数据类型[/u]
基本数据类型,包括数值型,字符型和布尔型。
[u]数值型[/u]:1)[u]整型[/u]:byte 1个字节;short 2个字节;int 4个字节;long 8个字节;2)[u]浮点型[/u]:float 4个字节;double 8个字节;可以采用十进制和十六进制两种表示方式,浮点型的默认类型为double型,如果声明float型浮点数,要在数值后面加上f或F.
[u]字符型[/u]:char 采用unicod的16位编码方式进行编码。
[u]布尔(boolean)型[/u]:true,false;
引用数据类型:类、接口类型、数组类型、枚举类型、注解类型.
4.循环判断:for, if, while, switch, return, break, continue, else, do, case
[u]if[/u](判断语句){ [u]if[/u](判断语句){
语句1; 语句1;
.... }[u]else[/u]{
语句2; 语句2;
} }
[u]switch[/u](表达式){
  [u]case[/u]选择值1: 语句1 ; [u]break[/u];
  [u]case[/u]选择值2: 语句2 ; [u]break[/u];
  ......
  [u]case[/u]选择值n: 语句n ; [u]break[/u];
  [u]default[/u]: 语句体
}
[u]while[/u](循环条件判断){
  语句1;
  语句2;
  ....
  语句n;
  循环条件更改;
}
[u]do[/u]{
  语句1;
  语句2;
  ....
  语句n;
  循环条件更改;
}[u]while[/u](循环条件判断);
[u]for[/u](赋初值;判断条件;赋值增减量){
  语句1;
  语句2;
  ....
  语句n;
}
[u]break[/u]:跳出循环,执行循环后的所有代码
[u]return[/u]:结束当前方法
[u]continue[/u]:跳过当层循环
5.其他:try, catch, throw, throws, this, super, new
[u]this\super[/u]
this:1)调用当前类的其他构造函数 2)代表当前类的对象
super:1)调用父类的构造函数 2)代表父类的对象,调用父类方法
[u]throw\throws[/u]
throw语句用在方法体内,表示抛出异常,由方法体内的语句处理,是具体向外抛异常的动作,所以它是抛出一个异常实例  
throws语句用在方法声明后面,表示再抛出异常,由调用这个方法的上一级方法中的语句来处理 ,主要是声明这个方法会抛出这种类型的异常,使其他地方调用它时知道要捕获这个异常 
区别:1)throws出现在方法函数头;而throw出现在函数体; 2)throws表示出现异常的一种可能性,并不一定会发生这些异常;throw则是抛出了异常,执行throw则一定抛出了某种异常; 3)两者都是消极处理异常的方式(这里的消极并不是说这种方式不好),只是抛出或者可能抛出异常,但是不会由函数去处理异常,真正的处理异常由函数的上层调用处理。
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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