JDT 图标

本文档详细列举了 Java 开发环境中各种 IDE 元素的图标表示方式,包括编译单元、类文件、Java 代码片段等,帮助开发者更好地理解和使用 Java 开发工具。

引用地址:http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/rtnlhelp/v6r0m0/index.jsp?topic=/org.eclipse.jdt.doc.user/reference/ref-156.htm


对象

编译单元(*.java 文件) 编译单元(*.java 文件)
以 .java 结束的文件 不在构建路径上的 Java 文件
类文件 类文件
没有为其类型指定图标的文件 没有为其类型指定图标的文件
未知对象 未知对象
Java 代码片断编辑测试窗页面(*.jpage 文件) Java 代码片断编辑测试窗页面(*.jpage 文件)
Java 代码片断编辑测试窗页面(正在进行求值) Java 代码片断编辑测试窗页面(正在进行求值)
JAR 描述文件 JAR 描述文件
 
Java 工作集 Java 工作集
Java 模型 Java 模型
JRE 系统库容器 JRE 系统库容器
具有连接的源的 JAR 文件 具有连接的源的 JAR 文件
没有连接的源的 JAR 文件 没有连接的源的 JAR 文件
源文件夹 源文件夹
包
空包 空包
逻辑包 逻辑包
空逻辑包 空逻辑包
只包含非 Java 资源的包 只包含非 Java 资源的包
 
包声明 包声明
导入容器 导入容器
导入 导入
 
缺省类型(可视包) 缺省类型(可视包)
公共类型 公共类型
缺省接口(包可视) 缺省接口(包可视)
公共接口 公共接口
 
缺省内部类型(包可视) 缺省内部类型(包可视)
私有内部类型 私有内部类型
受保护内部类型 受保护内部类型
公共内部类型 公共内部类型
 
缺省内部接口(包可视) 缺省内部接口(包可视)
私有内部接口 私有内部接口
受保护内部接口 受保护内部接口
公共内部接口 公共内部接口
   
缺省字段(包可视)   缺省字段(包可视)
私有字段 私有字段
受保护字段 受保护字段
公共字段 公共字段
 
缺省方法(包可视) 缺省方法(包可视)
私有方法 私有方法
受保护方法 受保护方法
公共方法 公共方法

对象修饰

Java 覆盖 将项目标记为 Java 项目
 
抽象覆盖 此 Java 元素导致错误
警告覆盖 此 Java 元素导致警告
反对覆盖 不推荐使用此 Java 元素
 
构造函数覆盖 构造函数
抽象覆盖 抽象成员
终态覆盖 终态成员
静态覆盖 静态成员
同步覆盖 同步成员
运行覆盖 具有 public static void main(String[] args) 的类型
 
接口覆盖的实现器 接口的实现方法
重设覆盖 超类的覆盖方法
 
焦点覆盖 “类型”层次结构中具有焦点的类型
最大扩展覆盖 调用层次结构中的最大扩展级别
递归覆盖 调用层次结构中的递归调用

构建路径

类路径变量 类路径变量
未解析的类路径变量 未解析类路径变量
具有连接的源的 JAR 具有连接的源的 JAR
没有连接的源的 JAR 没有连接的源的 JAR
系统库 系统库
引用不可用的项目 引用不可用的项目
引用不可用的源文件夹 引用不可用的源文件夹
引用不可用的 JAR 引用不可用的 JAR
构建路径排序 构建路径排序
 
包含过滤器 包含过滤器
排除过滤器 排除过滤器
输出文件夹 输出文件夹
Javadoc 位置 Javadoc 位置
源连接 源连接

代码辅助

HTML 标记 HTML 标记
Javadoc 标记 Javadoc 标记
局部变量 局部变量
模板 模板

比较

字段 字段
方法 方法

调试器

调试启动 调试启动
运行启动 运行启动
已终止运行启动 已终止运行启动
进程 进程
已终止进程 已终止进程
调试目标 调试目标
暂挂的调试目标 暂挂的调试目标
已终止调试目标 已终止调试目标
 
线程 线程
已暂挂线程 已暂挂线程
堆栈帧 堆栈帧
运行堆栈帧 运行堆栈帧
标记由于热代码替换不成功而可能与目标 VM 不同步的堆栈框架的修饰符 标记由于热代码替换不成功而可能与目标 VM 不同步的堆栈帧的修饰符
标记由于热代码替换不成功而可能与目标 VM 不同步的堆栈框架的修饰符 标记由于热代码替换不成功而可能与目标 VM 不同步的堆栈帧的修饰符
标记由于热代码替换不成功而可能与目标 VM 不同步的堆栈框架的修饰符 检查的对象或原语值
已求值的表达式 查看表达式
局部变量 局部变量
 
监视器 监视器
争用中的监视器 争用中的监视器
在争用监视器的线程中 争用监视器的线程
由线程拥有的监视器 由线程拥有的监视器
拥有监视器的线程 拥有监视器的线程
 
当前指令指针(堆栈的顶部) 当前指令指针(堆栈的顶部)
当前指令指针 当前指令指针
 
已启用行断点 已启用行断点
已禁用行断点 已禁用行断点
将行断点标记为已安装的修饰符 将行断点标记为已安装的修饰符
将断点标记为条件的修饰符 将断点标记为条件的修饰符
标记入口方法断点的修饰符 标记入口方法断点的修饰符
标记出口方法断点的修饰符 标记出口方法断点的修饰符
 
字段访问观察点 字段访问观察点
字段修改观察点 字段修改观察点
字段访问和修改观察点 字段访问和修改观察点
将观察点标记为已安装的修饰符 将观察点标记为已安装的修饰符
 
异常断点 异常断点
运行时异常断点 运行时异常断点
已禁用的异常断点 已禁用的异常断点
将异常断点标记为已捕获的修饰符 将异常断点标记为已捕获的修饰符
将异常断点标记为未捕获的修饰符 将异常断点标记为未捕获的修饰符
将异常断点标记为受限制的修饰符 将异常断点标记为受限制的修饰符
将异常断点标记为已安装的修饰符 将异常断点标记为已安装的修饰符

编辑器

实现 实现
覆盖 覆盖
可用的快速辅助 可用的快速辅助
搜索匹配 搜索匹配
 
已折叠 已折叠
已展开 已展开

JUnit

测试 测试
当前运行的测试 当前运行的测试
成功的测试 成功的测试
失败的测试 失败的测试
抛出异常的测试 抛出异常的测试
 
测试套件 测试套件
当前运行的测试套件 当前运行的测试套件
成功完成的测试套件 成功完成的测试套件
测试失败的测试套件 测试失败的测试套件
测试时抛出了异常的测试套件 测试时抛出了异常的测试套件

NLS 工具

已跳过的 NLS 键 已跳过的 NLS 键
已翻译的 NLS 键 已翻译的 NLS 键
未翻译的 NLS 键 未翻译的 NLS 键
搜索未使用的 NLS 键 搜索未使用的 NLS 键

快速修正

可快速修正的错误 可快速修正的错误
可快速修正的警告 可快速修正的错误
源代码中已修正的错误 在源中修正的错误,但是文件仍需要进行重新编译
在源代码中修正的警告 在源中修正的警告,但是文件仍需要进行重新编译
 
添加 添加
更改 更改
更改强制类型转换 更改强制类型转换
移至另一个包 移至另一个包
除去 除去
除去导入 除去导入
重命名 重命名
使用 try/catch 包围 使用 try/catch 包围

重构

常规更改 常规更改
组合体更改 组合体更改
编译单元更改 编译单元更改
文本更改 文本更改
文件更改 文件更改
停止错误 停止错误
错误 错误
警告 警告
信息 信息

搜索

Java 搜索 Java 搜索
搜索声明 搜索声明
搜索引用 搜索引用
 
搜索未使用的 NLS 键 搜索未使用的 NLS 键

搜索 - 文件中的出现

一般匹配 一般匹配
对局部变量或字段的读访问 对局部变量或字段的读访问
对局部变量或字段的写访问 对局部变量或字段的写访问

类型层次结构视图

不是所选包中的类型 不是所选包中的类型
不是所选包中的接口 不是所选包中的接口

法律声明

分类:  IDE Java

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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