关于POJO和JavaBean

POJO与JavaBean
本文对比了POJO和JavaBean两种常见概念的区别。POJO即普通的Java对象,没有特殊约束;而JavaBean作为可重用组件,需遵循特定的设计模式,如提供无参构造函数、实现序列化接口等。

POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规范,理论上讲,任何一个 Java 类都可以是一个 Bean 。但通常情况下,由于 Java Bean 是被容器所创建(如 Tomcat) 的,所以 Java Bean 应具有一个无参的构造器,另外,通常 Java Bean 还要实现 Serializable 接口用于实现 Bean 的持久性。 Java Bean 是不能被跨进程访问的。

JavaBean是一种组件技术,就像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被拿去用,这个扳子也提供多种功能(你可以拿这个扳子扳、锤、撬等等),而这个扳子就是一个组件。

一般在web应用程序中建立一个数据库的映射对象时,我们只能称它为POJO。

POJO(Plain Old Java Object)这个名字用来强调它是一个普通java对象,而不是一个特殊的对象。“POJO”主要用来指代那些没用遵从特定的Java对象模型,约定或框架如EJB的Java对象。理想地讲,一个POJO是一个不受任何限制的Java对象(除了Java语言规范)。例如一个POJO不应该是

  1. 扩展预定的类
  2. 实现预定的接口
  3. 包含预定的标注
JavaBean 是一种JAVA语言写成的可重用组件。它的方法命名,构造及行为必须符合特定的约定:
  1. 这个类必须有一个公共的缺省构造函数。
  2. 这个类的属性使用getter和setter来访问,其他方法遵从标准命名规范。
  3. 这个类应是可序列化的。
因为这些要求主要是靠约定而不是靠实现接口,所以许多开发者把JavaBean看作遵从特定命名约定的POJO。
简而言之,当一个Pojo可序列化,有一个无参的构造函数,使用getter和setter方法来访问属性时,他就是一个JavaBean。


对于java bean,就是一个java模型组件,他为使用java类提供了一种标准的格式,在用户程序和可视化管理工具中可以自动获得这种具有标准格式的类的信息,并能够创建和管理这些类。 
java bean 可以使应用程序更加面向对象,可以把数据封装起来,把应用的业务逻辑和显示逻辑分离开,降低了开发的复杂程度和维护成本。
JavaBean 是一种JAVA语言写成的可重用组件。为写成JavaBean,类必须是具体的和公共的,并且具有无参数的构造器。JavaBeans 通过提供符合一致性设计模式的公共方法将内部域暴露称为属性。众所周知,属性名称符合这种模式,其他Java 类可以通过自省机制发现和操作这些JavaBean 属性。编程的角度,也就是最基本的实现了get跟set方法的类。

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任务的线性模型,特别适用于二问题。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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