java面向对象

Java被称为是一种更"纯粹"的面向对象程序设计语言。在java中几乎一切都是对象。
Alan Kay(艾伦凯):天才计算机大师阿伦凯,他是Smalltalk面向对象编程环境语言的发明人之一,
也是面向对象编程思想的创始人之一,他还是笔记本电脑最早的构想者和现代Windows GUI的最初尝试者。
Alan Kay(艾伦凯)总结了面向对象的程序设计五个基本特征:
1)万物皆对象。
2)程序是对象的集合,它们通过发送消息来告知彼此所要做的。
3)每个对象都有自己邮其他对象所构成的存储。
4)每个对象都拥有其类型。
5)某一特定类型的所有对象都可以接收同样的消息。
对象的创建和生命周期:Java内部采用动态内存分配方式,每当想要创建新对象是,就要使用new关键字来构建此对象的动态实例。
生命周期,通俗讲就是从生到死的过程,java内部提供了被称为垃圾回收机制,她可以自动发现对象何时不再被使用,并继续销毁它。

更重要的是垃圾回收器可以避免暗藏的内存泄漏问题。垃圾回收器知道对象何时不再被使用,并自动释放对象占用的内存。

1.java面向对象特征有哪些?
答:众所周知,Java中的面向对象的三大基本特征是:【封装】,【继承】,多态】
封装: 对象有一个明确的边界,对象各司其职,
1.1)属性(私有private,提供set,get方法)。
1.2)方法:公开或私有public、private。
1.3)方法声明(公开),方法实现(隐藏)。
继承:
1.1):子类继承父类的共性,例如:狗继承动物(dog extends animal{}),关键字extends.
1.2):在java中一个类最多最能有一个直接的父类,单继承(简单性,树状结构),c++中是单继承。
1.3):java中药实现多继承,需要通过接口来实现。
1.4):父类中所有的属性和方法都能继承给子类,私有方法除外。
多态:
1.1):父类的引用指向子类的实例,例如:Animal a = new Dog();
原则:对象类型不变,引用调用其类型中定义的方法。
2.接口和抽象类的区别是什么?
答:接口是公开的,里面不能有私有的方法或变量,是用于让别人使用的,
而抽象类是可以有私有方法或私有变量的,另外,实现接口的一定要实现接口里定义的所有方法,
而实现抽象类可以有选择地重写需要用到的方法,一般的应用里,最顶级的是接口,
然后是抽象类实现接口,最后才到具体类实现。还有,接口可以实现多重继承,而一个类只能继承一个超类,
但可以通过继承多个接口实现多重继承,
3.final,finally,finalize的区别?
答:
final—修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,
不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。
将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。
被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能读取,不可修改。
被声明为final的方法也同样只能使用,不能重载。 
finally—再异常处理时提供 finally 块来执行任何清除操作。如果抛出一个异常,那么相匹配的 catch 子句就会执行,然后控制就会进入 finally 块(如果有的话)。 
finalize—方法名。Java 技术允许使用 finalize() 方法在垃圾收集器将对象从内存中清除出去之前做必要的清理工作。
这个方法是由垃圾收集器在确定这个对象没有被引用时对这个对象调用的。它是在 Object 类中定义的,
因此所有的类都继承了它。子类覆盖 finalize() 方法以整理系统资源或者执行其他清理工作。
finalize() 方法是在垃圾收集器删除对象之前对这个对象调用的。

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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