day23/IPDemo.java

本文介绍了一个简单的Java程序,用于获取指定网站的所有IP地址,并演示了如何使用InetAddress类的getAllByName方法来实现这一功能。通过这个程序,可以了解基本的网络编程知识。
/*
IP地址

InetAddress类

*/
import java.net.*;
class IPDemo 
{
	public static void main(String[] args) throws Exception
	{
		/*
		InetAddress ia = InetAddress.getLocalHost();
		System.out.println(ia.toString());
		System.out.println("address:"+ia.getHostAddress());
		System.out.println("name:"+ia.getHostName());
		*/
		
		//获取百度主机地址
		InetAddress[] i = InetAddress.getAllByName("www.sina.com");
		for(InetAddress ia : i)
		{
			System.out.println("address:"+ia.getHostAddress());
			System.out.println("name:"+ia.getHostName());
		}

	}
}

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!
发生了这样的错误org.junit.platform.commons.PreconditionViolationException: Classpath resource [/com/main/nextDay.csv] does not exist at java.base/java.util.stream.ReferencePipeline$3$1.accept(ReferencePipeline.java:215) at java.base/java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(ArrayList.java:1709) at java.base/java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:570) at java.base/java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(AbstractPipeline.java:560) at java.base/java.util.stream.ForEachOps$ForEachOp.evaluateSequential(ForEachOps.java:151) at java.base/java.util.stream.ForEachOps$ForEachOp$OfRef.evaluateSequential(ForEachOps.java:174) at java.base/java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:265) at java.base/java.util.stream.ReferencePipeline.forEach(ReferencePipeline.java:636) at java.base/java.util.stream.ReferencePipeline$7$1FlatMap.accept(ReferencePipeline.java:294) at java.base/java.util.stream.ReferencePipeline$3$1.accept(ReferencePipeline.java:215) at java.base/java.util.stream.ReferencePipeline$3$1.accept(ReferencePipeline.java:215) at java.base/java.util.stream.ReferencePipeline$3$1.accept(ReferencePipeline.java:215) at java.base/java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(ArrayList.java:1709) at java.base/java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:570) at java.base/java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(AbstractPipeline.java:560) at java.base/java.util.stream.ForEachOps$ForEachOp.evaluateSequential(ForEachOps.java:151) at java.base/java.util.stream.ForEachOps$ForEachOp$OfRef.evaluateSequential(ForEachOps.java:174) at java.base/java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:265) at java.base/java.util.stream.ReferencePipeline.forEach(ReferencePipeline.java:636) at java.base/java.util.stream.ReferencePipeline$7$1FlatMap.accept(ReferencePipeline.java:294) at java.base/java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(ArrayList.java:1709) at java.base/java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(AbstractPipeline.java:570) at java.base/java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(AbstractPipeline.java:560) at java.base/java.util.stream.ForEachOps$ForEachOp.evaluateSequential(ForEachOps.java:151) at java.base/java.util.stream.ForEachOps$ForEachOp$OfRef.evaluateSequential(ForEachOps.java:174) at java.base/java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(AbstractPipeline.java:265) at java.base/java.util.stream.ReferencePipeline.forEach(ReferencePipeline.java:636) at java.base/java.util.ArrayList.forEach(ArrayList.java:1597) at java.base/java.util.ArrayList.forEach(ArrayList.java:1597) Suppressed: org.junit.platform.commons.PreconditionViolationException: Configuration error: You must configure at least one set of arguments for this @ParameterizedTest at java.base/java.util.stream.AbstractPipeline.close(AbstractPipeline.java:355) at java.base/java.util.stream.ReferencePipeline$7$1FlatMap.accept(ReferencePipeline.java:289) ... 9 more
03-24
<think>好的,用户遇到了一个JUnit的异常,具体是PreconditionViolationException,提示找不到/com/main/nextDay.csv这个资源文件。同时还有一个关于@ParameterizedTest配置错误的提示。我需要帮他们分析可能的原因和解决办法。 首先,用户提供的异常信息中有两个关键点:一是类路径资源不存在,另一个是参数化测试未配置参数。这两个问题可能相关,也可能独立存在。我应该分别分析这两个问题,然后给出解决步骤。 对于类路径资源找不到的问题,可能的原因有几个。首先,文件可能没有正确放置在项目的资源目录下。比如,在Maven项目中,资源文件通常放在src/main/resources,然后编译后会被复制到target/classes或build/classes。用户需要确认文件是否在正确的目录中,并且路径是否正确。比如,如果文件放在src/main/resources/com/main/nextDay.csv,那么使用/com/main/nextDay.csv应该能访问到。另外,文件可能没有被构建工具正确打包,需要检查构建配置,比如Maven的pom.xml是否排除了CSV文件,或者在Gradle中是否正确配置了资源目录。 其次,代码中加载资源的方式是否正确。用户可能使用了错误的类加载器,或者路径前加了斜杠导致问题。需要检查代码中的资源加载部分,比如是否使用Class.getResourceAsStream(),路径是否正确。例如,如果路径是绝对路径(以/开头),那么应该从类路径的根目录开始查找;如果是相对路径,则是相对于当前类所在的包。 然后是参数化测试配置的问题。用户可能在测试方法上使用了@ParameterizedTest,但没有提供参数源,比如@ValueSource、@CsvFileSource等。需要检查测试方法是否缺少这些注解,或者注解中的路径是否正确。例如,如果用了@CsvFileSource(resources = "/com/main/nextDay.csv"),但该文件不存在,就会导致参数源无法加载,进而触发配置错误。 可能这两个问题是相关联的。比如,参数化测试试图从nextDay.csv读取数据作为参数,但由于文件未正确放置,导致无法加载,从而既触发资源不存在异常,又因为参数源为空,导致参数化测试配置错误。所以解决资源文件的问题可能同时解决这两个异常。 接下来,我需要给出逐步的解决步骤。第一步,确认资源文件的位置和构建输出。第二步,检查资源加载的代码是否正确。第三步,检查参数化测试的注解配置。最后,建议用户进行清理和重新构建,确保资源文件被正确打包。 可能用户对Maven或Gradle的项目结构不太熟悉,需要详细说明资源目录的位置,以及如何检查构建后的目录是否有该文件。另外,可能需要提醒用户在IDE中刷新项目,或者重新导入,有时候IDE缓存可能导致文件未被正确识别。 此外,如果用户使用的测试框架是JUnit 5,@CsvFileSource需要正确的资源路径,可能需要确认注解中的路径是否正确,是否加了斜杠,或者是否需要使用相对路径。例如,如果测试类在com.main包下,使用@CsvFileSource(resources = "nextDay.csv")可能会在类路径的com/main目录下查找,而绝对路径则是从类路径根开始。 最后,要提醒用户检查异常堆栈中的具体代码行,确定是哪个测试方法导致了问题,从而更精准地定位错误来源。例如,查看堆栈中提到的测试类和方法,确认其参数化测试的配置。</think>这个错误信息表明你的测试代码在尝试加载类路径资源 `/com/main/nextDay.csv` 时失败,同时参数化测试 `@ParameterizedTest` 未正确配置参数源。以下是逐步分析和解决方案: --- ### **错误原因分析** 1. **资源文件未找到** - 错误信息 `Classpath resource [/com/main/nextDay.csv] does not exist` 表示程序尝试从类路径加载 `/com/main/nextDay.csv` 文件,但该文件不存在。 - 常见原因: - 文件未正确放置在项目的资源目录中(如 `src/main/resources` 或 `src/test/resources`)。 - 文件未被构建工具(如 Maven/Gradle)打包到 `target/classes` 或 `build/resources` 目录。 - 代码中文件路径拼写错误或大小写不匹配。 2. **参数化测试配置错误** - 错误信息 `You must configure at least one set of arguments for this @ParameterizedTest` 表明你使用了 JUnit 5 的 `@ParameterizedTest` 注解,但未正确指定参数源(如 `@ValueSource`、`@CsvFileSource` 等)。 --- ### **逐步解决方案** #### **1. 检查资源文件位置** - **Maven 项目结构**: ```plaintext src/ main/ resources/ com/ main/ nextDay.csv # 正确位置 test/ resources/ com/ main/ nextDay.csv # 测试专用资源(若需) ``` - **Gradle 项目结构**: ```plaintext src/ main/ resources/ com/ main/ nextDay.csv test/ resources/ com/ main/ nextDay.csv ``` - **验证构建结果**: 构建项目后,检查 `target/classes`(Maven)或 `build/resources`(Gradle)中是否存在 `com/main/nextDay.csv`。 --- #### **2. 检查代码中的资源加载方式** - **使用 `@CsvFileSource` 注解的示例**: ```java @ParameterizedTest @CsvFileSource(resources = "/com/main/nextDay.csv") // 路径以斜杠开头表示从类路径根目录开始 void testNextDay(String input, String expected) { // 测试逻辑 } ``` - 确保 `resources` 属性值与实际路径一致。 - 如果文件在 `src/test/resources` 中,路径应相同。 --- #### **3. 检查参数化测试配置** - 必须为 `@ParameterizedTest` 提供参数源,例如: ```java @ParameterizedTest @CsvFileSource(resources = "/com/main/nextDay.csv") // 或使用其他参数源,如 @ValueSource、@MethodSource 等 void testMethod(String param) { // 测试逻辑 } ``` --- #### **4. 清理并重新构建项目** - **Maven**: ```bash mvn clean install ``` - **Gradle**: ```bash gradle clean build ``` - 确保构建后资源文件被正确复制到输出目录。 --- #### **5. 验证 IDE 配置** - 在 IntelliJ/Eclipse 中: 1. 右键点击项目 -> **Reload Project**(或 **Refresh**)。 2. 检查文件是否被 IDE 正确识别(无红色警告)。 --- ### **总结** 1. 确认 `nextDay.csv` 文件在资源目录中,路径与代码一致。 2. 检查 `@ParameterizedTest` 是否配置了有效的参数源。 3. 清理并重新构建项目。 4. 若问题仍存在,检查文件权限或操作系统路径大小写敏感性(Linux/Mac 严格区分大小写)。 如果问题仍未解决,请提供完整的测试代码和项目结构,以便进一步诊断。
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