面试黑马题

2.面向对象及举例说明
   面向对象的三大特征及其特点
   封装:隐藏类的实现细节,提高了代码的安全性和复用性.
   继承:让类与类直接产生了关系
   多态:提高类的可扩展性和维护性
3.重载和覆盖的区别
4.静态代码块,还有静态的作用,静态代码块的特点:随着类的加载而执行,并且只运行一次,用于给类初始化
   为什么静态不能访问非静态? 静态优先于对象存在,在有静态的时候,非静态还没有被加载到内存,所以不能访问非静态!
5.内部类(这个面试比较重要)
6.集合框架(Collection集合和Map集合)
Collection集合包括List和Set集合
List集合特点,有序且有角标,可存储重复元素)
List集合子类及其特点: ①.ArrayList:底层是数组结构,查询快,增删慢,线程不安全,效率高.②.LinkedList:底层是链表结构,底层是链表数据结构,特点是查询慢,增删快③.Vector:特点和ArrayList一样,但是其线程安全,效率低,ArrayList替代了Vector.
Set集合:HashSet:底层是哈希表,不存储重复元素,且存储的元素无序.在存储自定义对象时,复写HashCode和equals方法.(Oh,MyGod这个地方我竟然卡壳了,突然间脑子短路了- - - TreeSet:存储对象的时候会按照对象的自然顺序排序.
在treeSet下:
①.让元素具有可比性,首先让元素实现Comparable接口,并覆盖CompareTo()方法:public int CompareTo(Object obj) 
②.让集合具有可比性,首先让集合实现Compartor接口,并覆盖Compare()方法: public int Compare(Object obj)
Map集合的特点:双列存储键值对,键唯一的,每个键只能对应一个值
1.HashMap: 底层是双列的哈希表,不存储重复元素,存储自定义对象时,必须覆盖HashCode和equals方法.此集合可以运行null键和null值.
.TreeMap: 内部使用二叉树算法,可以对存入的元素进行自然顺序的排序
然后就是遍历集合.
怎样取出set集合中的元素,当然是用迭代器(Iterator)
怎样取出List集合中的元素,List集合有其特有迭代器(ListIterator)
7.IO流 字节流(用字节流复制文件,字节流可以复制任何类型的文件)
字节流里还涉及到的问题:
①:复制文件和复制文件夹的区别(这里涉及的方法有递归:递归就是自己自己的方法中,调用自己的方法)
②:现场出的一个题目:有一个文件夹(假如为A),下面有一个文件为A.java,然后把这个文件夹下的A.java文件,复制到本磁盘下文件为B的文件夹下,然后改扩展名为B.txt.  这个题目要求自己判断文件夹下是不是有子文件夹,然后实现自己的思路.
字符流(字符流只能复制文本文件) 转换流(当把字节流转换成字符流的时候,用转换流.举例说明什么时候用转换流: 当用不同的编码进行保存或读取文件时,就用到转换流)
8.枚举:枚举就是要让某个类型的变量的取值只能为若干个固定值中的一个
枚举中能不能定义抽象方法,不能,因为枚举中都为固定常量,定义抽象方法没什么意义(有争论)
枚举类中,可以使用构造方法.
枚举中的静态方法: valueof
9.泛型: 
Jkd1.5的新特性.
对于参数化的泛型类型: getClass()方法的返回值和原始类型完全一样.由于编译生成的字节码会去掉泛型的类型信息,只要能跳过编译器
就可以往某个泛型集合中加入其它类型的数据,例如: 用反射得到集合,再用集合的add方法去添加其它类型的数据.
10.怎样得到字节码文件:
①. 这个字节码文件已经加载到内存中来了,直接找到该字节码文件,返回就可以了.
②. 在虚拟机里还没有这个字节码文件,用类加载器Class.forName("java.lang.String")加载进来,把字节码缓存起来,同时方法Class.forName("java.lang.String")返回该字节码文件.
     Class.forName的作用:返回字节码文件.
11.反射(reflect):
反射就是把java类中的各个成分映射成相应java类.就是可以获得一个类的所有信息,主要包括方法和属性两部分.反射的作用就是用来做框架.
可以用反射得到类中的那些内容想要获得下面的方法,第一步要通过反射得到类的字节码文件,然后再调用方法)
①.构造方法Constructor,用getConstructor(),方法名一定要记住!
Constructor constructor1 = String.class.getConstructor(StringBuffer.class);//这里的StringBuffer是表示选择哪个构造方法
//这里前面加上String是因为要在编译时指定(泛型)类型.
String str = (String)constructor1.newInstance(new StringBuffer("abc"));//这里的StringBuffer表示用这个构造方法的时候,还要传一个StringBuffer的对象进去
②.Field(成员变量)
③.Method(成员方法) 
用反射的方式得到字节码文件中的方法步骤:
第一步: Methord 文件名 = String.class.getMethord(想要得到的方法名,和数据类型.class);第二步: 调用Methord方法中的invoke()方法,调用其方法.
12.类加载器 所谓类加载器: 就是加载类的工具.类加载器也是java类,类加载器的委托机制: java中的所有类加载器采用具有父子关系的树形结构进行组织,在实例化每个类加载器对象时,需要为其指定一个父级类加载器对象或者默认采用系统类加载器为其父级类加载.每个类类加载器加载时,又先委托给其上级加载器,叫做类加载器的委托机制.(我面试的时候定义没有具体说那么清楚,但是大概就是这个意思)
系统默认的有哪几个类加载器?①.BootStrap 类不是java类,是用C++编写的,我们在Java中看不到它,是null.他是加载java类的工具.②.Extension ClassLoader 用来加载扩展类.③.AppClassLoader 是加载Classpath路径的.
13.HashMap和Hashtable的区别?①. HashMap允许将null作为一个entry的key或者value,而Hashtable不允许。②. Hashtable是基于陈旧的Dictionary类的,HashMap是Java 1.2引进的Map接口的一个实现③. Hashtable是线程安全的,也就是说是同步的,而HashMap是线程序不安全的,不是同步的 
14.多线程  怎样实现多线程?①. 继承Thread类②. 实现Runnable接口
继承Thread类和实现Runnable接口建立线程的区别?1. 实现Runnable接口的方式,对象中的数据共享 2. 避免了单继承的局限性
①.同步代码块解决死锁问题:死锁 (当多个线程操作同一个数据的时,会发生死锁)
②.sheep()和wait()的区别? sleep()不会释放对象锁,有执行权,时间结束,自动恢复线程.wait()对象释放锁,进入等待此对象的等待锁定池,只有针对此对象发出notify方法(或notifyAll)后本线程才进入对象锁定池准备获得对象锁进入运行状态。
15. 代理和动态代理  代理及其应用,举例说明: (自己理解: 就是给具有相同接口的目标类里的各个方法增加系统功能.
动态代理的概念: JVM可以在运行期动态生成类的字节码,这种动态生成往往被用作代理类,即为动态代理.
动态代理机制: 其实动态代理机制最核心的就是InvocationHandler(调用处理器)这个接口InvocationHandler 是代理实例的调用处理程序 实现的接口。 
每个代理实例都具有一个关联的调用处理程序。对代理实例调用方法时,将对方法调用进行编码并将其指派到它的调用处理程序的 invoke 方法。 
16.String里的方法,说几个,都是用来干什么的?(说一些常用的就行)①.hashCode(): 返回此字符串的哈希码.②.length():  返回此字符串的长度③.toStirng(): 返回此对象本身(它已经是一个字符串!) - - -
SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标第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。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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