java的exception和error

本文详细介绍了Java中的异常处理机制,包括error与exception的区别,runtime异常与非runtime异常的特点,以及checked与unchecked异常的区别。此外还讲解了try-catch-finally语句的作用及使用场景,并探讨了异常链的概念。

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error和exception都集成只throwable,error不用管交给jvm处理,就像我们不用担心地球爆炸一样。error一般有栈溢出,内存不足遇到error一般该线程就会自动停掉。     

exception分为两类,一类是runtime异常和非runtime异常。    

从需不需要check的维度分为两类: uncheck 包括runtime的exception和error,check 包括非runtime 的exception     

异常都可以try catch或throws但是checked类的必须要要try catch 或throws,其实两种异常本质上没有什么区别只是sun规定一种必须要trycatch或throws      

为什么有些异常必须check:  io操作等占用系统资源的异常必须为checked异常提醒用户来处理(释放资源等)否则会引起别的异常比如一个读文件io流发生异常没有释放资源虽然当前线程结束了但是如果其他线程想要获取该文件的io流则获取不到。自己写代码很少遇到需要定义check异常的时候。   


本来异常一出现当前的执行线路(线程)就会中断,trycatch可以用让程序不中断当前执行路径(线程)继续执行。finaly的出现可以让即使该方法return和或throw异常了也可以执行finaly中的语句,但是finaly中抛出异常就要即使前面已经成功return了也会无效,如果前面已经抛出了异常的调用该方法的语句只会接受到finaly语句中抛出的异常。不管try和catch代码块发生returen还是throw只要finaly代码块中有return该方法就会正常return finaly中return的值,finaly发生throw该方法就会throw中的值,一般很好在finaly中return和throw的。   

b异常链:防止异常丢失,处理用initCause方法,也可以以不想丢失的异常为构造函数的参数new新异常。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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