多线程

本文对比了ArrayList与Vector、HashMap与HashTable、List与Map等集合类的区别。从同步性、数据增长、存储性能等方面进行了详细阐述,并对List、Map、Set接口的存取特点进行了总结。

ArrayList VS Vector
两个类都实现了List接口,他们都是有序集合,相当于一个动态数组,数据允许重复。
1.同步性:
Vector是线程安全的,即线程同步。多线程访问,安全性高。
ArrayList是线程不安全的,即线程不同步。单线程访问使用,效率更高一些。
2.数据增长:
两者都有初始容量大小
Vector默认增长为原来的两倍。
ArrayList默认增长为原来的1.5倍。

HashMap Vs HashTable
HashMap是HashTable的轻量级实现,都继承了Map接口
1.是否允许空值:
HashMap允许空(null)键值(key)
HashTable不允许空
2.同步性:
HashMap 线程不安全,(非同步)执行效率高。
HashTable线程安全,(同步)执行效率较低。
3.方法改变
HashMap把HashTable的contains方法去掉改成了containsValue和containsKey。
4.HashTable基于陈旧的Dictionary类,HashMap是java1.2引进的Map接口的一个实现。

List VS Map
List:存储单列数据集合, 数据有顺序,允许重复。
Map :存储键和值双列数据集合,数据无顺序,不能重复,值可以重复。

List 、Map、 Set三个接口存取元素特点
List 和 Set具有相似性,都是单列元素的集合,有一个共同的父接口Collection
Set不允许元素重复,Set集合的add方法有一个boolean返回值
Set取元素没法说取第几个,只能以Iterator接口取得所有元素,再逐一遍历
List有先后顺序,可以使用get(index i)来明确说明取第几个。
Map是双列集合,拥有put(obj key,obj value)方法,每次存储,要存键值对
不能存储重复的key,可以get(obj key)返回值为key所对应的value
HashSet按照hashcode值的某种运算方式进行存储,而不是按照hashCode值大小进行存储。
LinkedHashSet按插入的顺序存储。

set方法:add,remove,contains iterator方法
map方法:put,remove,contains
list方法:get(index i) iterator方法

ArrayList,Vector, LinkedList的存储性能和特性
ArrayList,Vector采用数组方式存储数据,都允许直接按照序号索引元素,但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作,所以索引快,插入慢。
Vector使用synchronized方法,性能比ArrayList差
LinkedList采用双向链表实现存储,按序号索引数据需要进行前向或后向遍历,但是插入数据时,只需要记录本项的前后项即可,所以插入速度快。
LinkedList也是线程不安全的。LinkedList提供了一些方法,使得LinkedList被当成堆栈来使用。

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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