黑马程序员————Java基础(关键字、常量、变量、运算符)

本文全面介绍了Java编程语言的关键概念,包括关键字、标识符、常量、变量、运算符及转义字符等,深入浅出地阐述了Java的核心知识点。

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一、关键字

定义:被class赋予了特殊含义的单词。

特点:体现上都是英文小写。

1、用于定义数据类型的关键字

基本数据类型:

整数型:byte、short、int、long      浮点类型:float   double     字符型:char          布尔型:boolean

引用数据类型:

类(class)        数组( [] )      接口 (interface)

而在基本数据类型中,整数型默认为int类型的,浮点型默认为是double类型的

2、用于定义数据类型值的关键字

true(真)  false(假) null(空)

3、用于定义流程控制的关键字

判断:if else switvh  case  default

循环:while   do   for

继续循环:continue    结束循环或者选择循环:break    返回:ruturn

4、用于定义访问权限的修饰字符的关键字

private(私有的)   public(公共的)  protected(受保护的)

5、用于定义类与类之间关系的关键字

extends(继承)  implements(实现)
6、用于定义类、函数、变量修饰符的关键字

abstract(抽象的) final(最终的)static(静态的)synchronized(同步的)enum(枚举)

7、用于定义建立实例以及引用实例,判断实例的关键字

new(创建实例)this(当前引用)super(父类引用)instanceof(判断对象类型)

8、用于异常处理的关键字

try(检查异常)catch(捕获异常)finally(最终执行)throw  throws:都表示抛出异常,但是使用位置不相同。

9、关于包的关键字package

(创建包)import(导入包)

10、其他修饰关键字

native(本地)

strictfp(strict fioat point     精确浮点)

transient(变量修饰符,用它声明一个实例变量,在对象序列化时不会被序列化)

volatile(类型修饰符,用来修饰被不同线程访问和修改的变量)

assert(断言,可以看做是异常处理的一种高级形式,用于捕捉我们在代码中做出的假设)

特别声明:main不是关键字,它是被java赋予了特殊含义的一个单词,被虚拟机所识别

二、标识符

在程序中自定义的一些名称。由26个英文字母大小写,数字0-9,符号_$组成。

定义合法标识符的规则:

1、数字不可以开头       2、不可以使用关键字

标识符中的名称规范:

包名:多单词组成时使用所有字母都小写。

            xxxyyyzzz

类名接口名:多单词组成时,所有单词首字母大写

            XxxYyyZzz

变量名和函数名:多单词组成时,第一个单词首字母小写,其他单词首字母大写。

            xxxYyyZzz

常量名:所有字母都大写。多单词时每个单词用下划线连接。

            XXX_YYY_ZZZ

三、常量

定义:常亮表示不能改变的数值。

java中常量的分类:

1、整数常量:所有整数

2、小数常量:所有小数

3、布尔型常量:较为特有,只有两个数值,true    flase

4、字符常量:将一个数字字母或者符号用单引号('   ')标识。

5、字符串常量:将一个或者多个字符用双引号标识。

6、null常量:只有一个数值,那就是null。

对于整数:java有三种表现形式。

十进制:0-9,满10进1

八进制:0-7,满8进1

十六进制:0-9,A-F,满16进1,用Ox开头表示。

四、变量

1、变量的概念:

内存中的一个存储区域,该区域内有自己的名称(变量名)和类型(数据类型),该区域的数据可以在同一类型范围内不断变化

为什么要定义变量:

迎来不断的存放同一类型的常量,并可以重复使用

使用变量注意:

变量的作用范围(必须在一对{}之间才有效)

初始化值

定义变量的格式:

数据类型    变量名 = 初始化值;

注:格式是固定的,记住格式,以不变应万变。

理解:变量就如同数学中经常定义的未知数。

2、数据类型

Java中有两种数据类型,分别是基本数据类型,引用数据类型。

类型的自动提升:

在运算中,数据类型需要转换时,可以进行强制转换。如:

byte b = 3;

b = b+4;//这个写法是错误的,因为4默认为是int类型的,而b是byte类型的,运算过程中b类型自动提升为int类型,而运算完的值int类型的不能赋值给

                 byte类型的b所以是错误的。

b = (byte)b + 4//这个写法是正确的,强制将b+4的结果转换为byte类型的,再进行赋值。

 

五、运算符

1、算数运算符

进行取模运算时,如果有负数,运算结果为被除数。

2、赋值运算符

符号: =     +=     -=    *=   /=      %=

例如:   int x,y,z;x = y = z = 2;

int x = 4 ; a+=5;

3、比较运算符

4、逻辑运算符

&:两边有一个为false,则结果为false,只有两边都为true,则结果为true

|:两边有一个为true,则结果为true,只有两边结果都是false,结果为false

^:两边都为true或者false时结果为false,两边不相同是则为true

&&:左边如果为真,右边参与运算,如果左边不为真,那么右边不参与运算

||:左边如果为真,右边不参与运算,如果左边不为真,右边参与运算

5、位移运算符

左移:<<;空位补0,被移除的高位丢弃,空缺位补0;

右移:>>被移位的二进制最高位是0,右移后,空位补0,最高位是1,空位补1

无符号右移:>>>被移位的二进制的最高位不管是0还是1,都用0补位。

反码:~;对二进制进行取反。

6、三元运算符

格式:(条件表达式)?表达式1:表达式2;

a、如果条件为true,则运算后的结果为表达式1;

b、如果条件为false,则运算后的结果为表达式2;

例子:获取两个数中的最大值:

int  x = 5,y = 7,z

z = (x>y)?x:y;

六、转义字符

通过\来转变后面字母或符号的含义

常用转义字符

\b:退格

\n:换行

\t:制表符

\r:回车

\\:表示反斜杠

\':表示单引号

\":表示双引号

 

 

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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