异常

异常:
    在程序开发过程中出现的不正常现象,
    比如:除数是0,参数为null时,调用参数的成员变量或者方法
异常分两大类:
    (1)exception:程序员可以解决的:空指针,除数为0,数组下标越界
    (1)Error:程序员无法解决的:如内存溢出
    Throwable:是这两种类型的父类


exception的分类:
    按照编译器是否检查进行分类:
        非检查性异常:也称之为运行时异常,即,编译器在检查语法期间,【不做异常检查】
        检查性异常:也称之为编译时异常,此时,编译器会检查语法中的异常现象
        如有异常,在编译期需要做异常处理
        exception的结构:
            RuntimeException:
                NullPointerException:  ---空指针异常
                ArrayIndexOutOfBoundsException: ---数组下标越界异常
                ClassCastException:  ----类转换异常
                IllegalArgumentException:  ----非法数据异常
                NumberFormatException:   ----数字格式异常
            IOException:
                EOFException:(文件末尾 end of file)   ---流结束异常
                FileNotFoundException(找不到文件):   ---文件没找到
异常的处理:
    (1)当异常出现时,终止程序,可能会对以后使用的人产生影响
    (2)当异常出现时,我们使用处理机制进行处理。无需终止程序
    体验度:尽可能的选择异常处理机制:
异常处理机制:
    基本思想:在可能出现异常的代码块区域,进行尝试检查,如果出现异常信息
    我们将这些信息封装成某一异常类型的对象,然后进行捕获与处理
简单写法:
    try{
      可能出现异常的代码块
      /**如果有异常,jvm会将异常信息,封装成对象
      *将地址信息赋值给catch中的形参
      */
    }catch(Exception e){
        强制进行处理e
    }

         a/b过程中可能出现b=0的情况,数字格式异常

         e.printStackTrace();异常中封装的方法,用于打印异常信息,显示在哪出现的异常
多catch写法:
    当我们在尝试捕获异常对象时,想对多种不同的异常对象分别处理时
    需要使用多个catch语句
    说明:当try中出现了异常信息,那么就不会在执行try中代码块的后续部分
    进入相应的catch代码块中执行处理
    多catch语句块情况下。catch处理的异常种类书写顺序:
    先写子类异常类型,再写父类异常,父类异常包含了子类异常,子类为父类的细分,

    如果先写父类异常,那么程序在运行过程中出现异常,会从上到下逐渐对应使用catch

    找到第一个合适的进行处理,父类放在前面,后面子类一定执行不了,编译出错


throw:抛出关键字,在本方法中出现的异常不做try-catch处理
    而是抛给调用者处理,需要使用throw关键字


throws:声明异常关键字,通常用于方法的定义上,用于通知调用者
    当throw的异常对象为检查性异常,方法上必须throws此异常类型
    如果throw的异常对象为非检查性异常,方法上不必throws此异常类型
方法重写的throws的用法
    可行的:
        1、可以相同


        2、可以是部分


        3、可以是异常的子类型,可以是多个子类型


    不可行的:
        1、不同的异常类型多不行


        2、异常的父类型不行


finally:
    是为try-catch提供了统一的出口。不管try与catch语句块中是否发生了异常
    最终都会执行finally里的代码块。
    通常用于处理一些资源的关闭等操作,如:读取文件时关闭操作,或者是删除临时文件
    finally语句块可选(可以没有)

         finally关闭文件读取通道
finally与return同时存在时,先执行finally,在执行return,
return 后,变量不再发生改变,数据悬挂起来。

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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