重温java基础

本文详细介绍了Java编程的基础语法,包括大小写敏感性、命名规范、源文件规则、循环结构、数组操作以及正则表达式的使用。进一步探讨了类与对象的概念,构造方法、继承与多态的实现,抽象类与接口的区别,以及方法的重写和重载。适合Java初学者及进阶开发者阅读。

1.基本语法:
java 对大小写敏感
类名:首字母应该大写,多个单词首字母要大写
方法名:所有的方法名都应该以小写字母开头。如多个单词,则后面的每个单词首字母大写。
源文件名:源文件名必须和类名相同。当保存文件的时候,你应该使用类名作为文件名保存(切记Java是大小写敏感的),文件名的后缀为.java。(如果文件名和类名不相同则会导致编译错误)。
主方法入口:所有的Java 程序由public static void main(String []args)方法开始执行。

2.构造方法:
在创建一个对象时,至少要调用一个构造方法。构造方法的名称必须要与类同名,一个类可以有多个构造方法。

3.创建对象:
声明一个对象,包括对象名称与类型
实例化:使用new创建一个对象
初始化:使用new创建对象时,会调用构造方法初始化对象。

4.源文件
一个源文件中只能有一个public类
一个源文件可以有多个非public类
源文件的名称应该和public类的类名保持一致。例如:源文件中public类的类名是Employee,那么源文件应该命名为Employee.java。
如果一个类定义在某个包中,那么package语句应该在源文件的首行。
如果源文件包含import语句,那么应该放在package语句和类定义之间。如果没有package语句,那么import语句应该在源文件中最前面。
import语句和package语句对源文件中定义的所有类都有效。在同一源文件中,不能给不同的类不同的包声明。

5.循环:
for;while;do…while;增强型for循环
Java5 引入了一种主要用于数组的增强型 for 循环。

Java 增强 for 循环语法格式如下:

for(声明语句 : 表达式)
{    //代码句子
}

声明语句:声明新的局部变量,该变量的类型必须和数组元素的类型匹配。其作用域限定在循环语句块,其值与此时数组元素的值相等。

表达式:表达式是要访问的数组名,或者是返回值为数组的方法。

6.数组

一位数组:

声明:

dataType[] arrayname;(首选)`

dataType arrayname[];(c/c++风格)

二维数组:

String str = new String[行数][列数];

7.正则表达式定义字符串的模式,可以用来搜索、编辑或者处理文本。

8.数组和集合

当元素固定时,推荐使用数组

党元素不固定时,推荐使用集合

9.java继承:

单继承、多重继承、不同类继承同一个类、但是不支持多继承。

estend 只能继承一个类

implements使用范围为类继承接口的情况,可以同时继承多个接口(用逗号隔开)

super 应用当前父类的对象

this指向自己的引用

10.方法的重写:子类对父类的允许访问的方法的实现过程进行重新编写,返回值与形参都不能改变。即外壳不变,核心重写。

参数列表、返回类型必须与重写的方法相同。

访问权限不能比父类中被重写的方法的访问权限更低。例如:如果父类的一个方法被声明为public,那么在子类中重写该方法就不能声明为protected。
父类的成员方法只能被它的子类重写。
声明为final的方法不能被重写。
声明为static的方法不能被重写,但是能够被再次声明。
子类和父类在同一个包中,那么子类可以重写父类所有方法,除了声明为private和final的方法。
子类和父类不在同一个包中,那么子类只能够重写父类的声明为public和protected的非final方法。
重写的方法能够抛出任何非强制异常,无论被重写的方法是否抛出异常。但是,重写的方法不能抛出新的强制性异常,或者比被重写方法声明的更广泛的强制性异常,反之则可以。
构造方法不能被重写。
如果不能继承一个方法,则不能重写这个方法。

11、方法的重载:
在一个类里,方法名字相同,而参数不同。返回类型可以相同也可以不用。
在这里插入图片描述

12.抽象类:

  1. 抽象类不能被实例化(初学者很容易犯的错),如果被实例化,就会报错,编译无法通过。只有抽象类的非抽象子类可以创建对象。
  2. 抽象类中不一定包含抽象方法,但是有抽象方法的类必定是抽象类。
  3. 抽象类中的抽象方法只是声明,不包含方法体,就是不给出方法的具体实现也就是方法的具体功能。
  4. 构造方法,类方法(用 static 修饰的方法)不能声明为抽象方法。
  5. 抽象类的子类必须给出抽象类中的抽象方法的具体实现,除非该子类也是抽象类。

13.接口
接口是隐式抽象的,当声明一个接口的时候,不必使用abstract关键字。
接口中每一个方法也是隐式抽象的,声明时同样不需要abstract关键字。
接口中的方法都是公有的。

  1. 抽象类中的方法可以有方法体,就是能实现方法的具体功能,但是接口中的方法不行。
  2. 抽象类中的成员变量可以是各种类型的,而接口中的成员变量只能是 public static final 类型的。
  3. 接口中不能含有静态代码块以及静态方法(用 static 修饰的方法),而抽象类是可以有静态代码块和静态方法。
  4. 一个类只能继承一个抽象类,而一个类却可以实现多个接口。
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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