Java8新特性之lambda表达式

本文详细介绍了Java8中的函数式接口与Lambda表达式的概念及其应用。通过具体示例,解释了函数式接口(SAM类型接口)如何与Lambda表达式结合使用,使代码更加简洁高效。

demo示例:

lambda概念详解:
 
这里来讲解一下Java8 新特性中的函数式接口, 以及和Lambda 表达式的关系。看到过很多不少介绍Java8特性的文章,都会介绍到函数式接口和lambda表达式,但是都是分别介绍,没有将两者的关系说明清楚,在这里,把自己的理解整理如下:
 
一、函数式接口:
  函数式接口其实本质上还是一个接口,但是它是一种特殊的接口:SAM类型的接口(Single Abstract Method)。定义了这种类型的接口,使得以其为参数的方法,可以在调用时,使用一个lambda表达式作为参数。从另一个方面说,一旦我们调用某方法,可以传入lambda表达式作为参数,则这个方法的参数类型,必定是一个函数式的接口,这个类型必定会使用@FunctionalInterface进行修饰。
  从SAM原则上讲,这个接口中,只能有一个函数需要被实现,但是也可以 有如下例外:
    1. 默认方法与静态方法并不影响函数式接口的契约,可以任意使用,即
      函数式接口中可以有静态方法,一个或者多个静态方法不会影响SAM接口成为函数式接口,并且静态方法可以提供方法实现
      可以由 default 修饰的默认方法方法,这个关键字是Java8中新增的,为的目的就是使得某一些接口,原则上只有一个方法被实现,但是由于历史原因,不得不加入一些方法来兼容整个JDK中的API,所以就需要使用default关键字来定义这样的方法
    2. 可以有 Object 中覆盖的方法,也就是 equals,toString,hashcode等方法。
  JDK中以前所有的函数式接口都已经使用 @FunctionalInterface 定义,可以通过查看JDK源码来确认,以下附JDK 8之前已有的函数式接口:
            java.lang.Runnable
            java.util.concurrent.Callable
            java.security.PrivilegedAction
            java.io.FileFilter
            java.nio.file.PathMatcher 
            java.lang.reflect.InvocationHandler
            java.beans.PropertyChangeListener
            java.awt.event.ActionListener  
            javax.swing.event.ChangeListener
如:
@FunctionalInterface
public interface Runnable {
/**
* When an object implementing interface <code>Runnable</code> is used
* to create a thread, starting the thread causes the object's
* <code>run</code> method to be called in that separately executing
* thread.
* <p>
* The general contract of the method <code>run</code> is that it may
* take any action whatsoever.
*
* @see java.lang.Thread#run()
*/
public abstract void run();
}
以下为一个自定义函数式接口的 示例:
定义:
@FunctionalInterface
interface Converter<F, T> {

T convert(F from);

}
使用:
Converter<String, Integer> converter = (from) -> Integer.valueOf(from);

Integer converted = converter.convert("123");
注: 方法和构造函数引用在Java8中可以通过 :: 操作符调用
 
  自行设计的方法中, 如果可以接收 lambda 表达式, 则可以使用 Function 作为参数, 如下为一些已经实现的函数式接口:
// Function<T, R> -T作为输入,返回的R作为输出
Function <String,String> function = (x) -> {System.out.print(x+": "); return "Function" ;};

System.out.println(function.apply( "hello world" ));


// Predicate<T> -T作为输入,返回的boolean值作为输出
Predicate <String> pre = (x) ->{System.out.print(x); return false ;};

System.out.println( ": "+pre.test("hello World" ));


// Consumer<T> - T作为输入,执行某种动作但没有返回值
Consumer <String> con = (x) -> {System.out.println(x);};

con.accept( "hello world" );


// Supplier<T> - 没有任何输入,返回T
Supplier <String> supp = () -> { return "Supplier" ;};

System.out.println(supp.get());


// BinaryOperator<T> -两个T作为输入,返回一个T作为输出,对于“reduce”操作很有用
BinaryOperator <String> bina = (x,y) ->{System.out.print(x+" "+y); return "BinaryOperator" ;};

System.out.println( " "+bina.apply("hello ","world"));
 
二、Lambda表达式(这里只是简单提一下)
书写方法:  e -> System.out.println( e )
    1. 三部分构成
        参数列表
        符号 ->
        函数体 : 有多个语句,可以用{} 包括, 如果需要返回值且只有一个语句,可以省略 return
    2. 访问控制:
        可以访问类的成员变量和局部变量(非final会自动隐含转为final)
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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