jdk1.5新特性

“JDK1.5”的一个重要主题就是通过新增一些特性来简化开发,这些特性包括泛型,for-each 循环,自动装包/拆包,枚举,可变参数, 静态导入 。使用这些特性有助于我们编写更加清晰,精悍,安全的代码。


简单介绍一下各种特性及其使用

1.泛型(Generic)

C++通过模板技术可以指定集合的元素类型,而Java在1.5之前一直没有相对应的功能。一个集合可以放任何类型的对象,相应地从集合里面拿对象的时候我们也不得不对他们进行强制得类型转换。猛虎引入了泛型,它允许指定集合里元素的类型,这样你可以得到强类型在编译时刻进行类型检查的好处。

1 Collection<String> c = new ArrayList();
2 c.add(new Date());

  编译器会给出一个错误:

add(java.lang.String) in java.util.Collection<java.lang.String> cannot be applied to (java.util.Date)

2.For-Each循环

For-Each循环得加入简化了集合的遍历。假设我们要遍历一个集合对其中的元素进行一些处理。典型的代码为:

1 void processAll(Collection c){
2 for(Iterator i=c.iterator(); i.hasNext();){
3 MyClass myObject = (MyClass)i.next();
4 myObject.process();
5 }
6 }

  使用For-Each循环,我们可以把代码改写成:

1 void processAll(Collection<MyClass> c){
2 for (MyClass myObject :c)
3 myObject.process();
4 }

  这段代码要比上面清晰许多,并且避免了强制类型转换。

3.自动装包/拆包(Autoboxing/unboxing)

自动装包/拆包大大方便了基本类型数据和它们包装类地使用。
自动装包:基本类型自动转为包装类.(int >> Integer)
自动拆包:包装类自动转为基本类型.(Integer >> int)
  在JDK1.5之前,我们总是对集合不能存放基本类型而耿耿于怀,现在自动转换机制解决了我们的问题。

1 int a = 3;
2 Collection c = new ArrayList();
3c.add(a);//自动转换成Integer.
4 Integer b = new Integer(2);
5c.add(b + 2);

  这里Integer先自动转换为int进行加法运算,然后int再次转换为Integer.

4.枚举(Enums)

JDK1.5加入了一个全新类型的“类”-枚举类型。为此JDK1.5引入了一个新关键字enmu. 我们可以这样来定义一个枚举类型。

1 public enum Color
2 {
3 Red,
4 White,
5 Blue
6 }

  然后可以这样来使用Color myColor = Color.Red.
  枚举类型还提供了两个有用的静态方法values()和valueOf(). 我们可以很方便地使用它们,例如

1 for (Color c : Color.values())
2 System.out.println(c);

5.可变参数(Varargs)

  可变参数使程序员可以声明一个接受可变数目参数的方法。注意,可变参数必须是函数声明中的最后一个参数。假设我们要写一个简单的方法打印一些对象,

util.write(obj1);
util.write(obj1,obj2);
util.write(obj1,obj2,obj3);

  在JDK1.5之前,我们可以用重载来实现,但是这样就需要写很多的重载函数,显得不是很有效。如果使用可变参数的话我们只需要一个函数就行了

1 public void write(Object... objs) {
2 for (Object obj: objs)
3 System.out.println(obj);
4 }

  在引入可变参数以后,Java的反射包也更加方便使用了。对于c.getMethod("test", new Object[0]).invoke(c.newInstance(), new Object[0])),现在我们可以这样写了c.getMethod("test").invoke(c.newInstance()),这样的代码比原来清楚了很多。 

6.静态导入(Static Imports)

  要使用用静态成员(方法和变量)我们必须给出提供这个方法的类。使用静态导入可以使被导入类的所有静态变量和静态方法在当前类直接可见,使用这些静态成员无需再给出他们的类名。

import static java.lang.Math.*;
…….

r = sin(PI * 2); //无需再写r = Math.sin(Math.PI);

不过,过度使用这个特性也会一定程度上降低代码地可读性。

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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