Java学习初步(1)

最近趁着工作空闲时间,突然想尝试一下Java编程。觉得多掌握点东西是好的,反正时间嘛,能够充分利用还是挺不错。

本人是.NET程序员,当初学习C#主要是喜欢C#的编程风格。这次尝试Java并非是心血来潮,而是之前就有的打算。以前虽然没有用Java写过程序,但是面向对象语言嘛,很多只是写法上的差别,至于Java其语言上的特征和优势,本人完全不懂,也不敢再做评论。毕竟才开始接触,还有很长一段过程的,我相信慢慢来,总有收获的。一下是我今天第一次尝试Java编程的一些心得,主要是想为自己保留学习Java的历程,顺便也和各位朋友一起分享一下。也学很多地方我理解不正确,还请朋友们指正,在此我先谢谢大家了。

什么控制台直接打印这些就不做废话了,下面是我写的一段JDBC,就是数据库操作。我发现Java中好像没有想C#那样的DataSet数据集,不过Java有这个:ResultSet。通过ResultSet我获取了很多数据,并且能过对数据里面的信息进行处理。

import java.sql.*;


public class Lucky_JDBC 
{
	/**
	 * @return
	 */
	public ResultSet GetRs()
	{
		ResultSet rs = null;
		PreparedStatement ps = null;
		Connection conn = null;
		String SqlServerDriver = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver";
		try
		{
			Class.forName(SqlServerDriver);
			String url = "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=Employee";
			conn = DriverManager.getConnection(url,"sa","123456");
			String sqlString = "select * from EmployeeBasicInformation";
			ps = conn.prepareStatement(sqlString);
			rs = ps.executeQuery();
			while(rs.next())
			{
				String msg = rs.getString("EmpName");
				String msg2 = rs.getString("EmpHobbits");
				System.out.print(msg + msg2 + "\r\n");
			}
		}
		catch(Exception ex)
		{
			System.out.println(ex.toString());
		}
		finally
		{
			//conn.close();
		}
		return rs;
	}
	
}


</pre><p></p><pre>
    PreparedStatement接口继承Statement,其实例已经包换已编译的sql语句(个人目测和存储过程类似),作为Statement的子类,其继承了Statement的所有功能,execute,executeQuery,executeUpdate;
    Connection这个连接对象就不多说了,模式都一样,且往下看
    当我执行到这句代码:conn = DriverManager.getConnection(url, "sa", "123456"),然后出现异常,其原因是因为sqljdbc.jar这个文件不存在,然后我就网上下载了一个,(多说一句,下面所有的下载地址都是我的百度云上面,可以直接下载的),再次断点调试,发现还是报这个错误,毕竟不是搞Java的,默默地纠结了一会儿,也上网查了一下,用sqljdbc4.jar更换之前的sqljdbc.jar,再断点调试,OK,成功了。下面给出两种jdbc的下载地址
sqljdbc.jar:链接:http://pan.baidu.com/s/1qXgNJLa 密码:qasv
sqljdbc4.jar:链接:http://pan.baidu.com/s/1hqSlc92 密码:e3c7
myeclipse:链接:http://pan.baidu.com/s/1J9Nmm 密码:8198
中文包:链接:http://pan.baidu.com/s/1c1rvBUw 密码:d9w1
其实中文包对于搞Java的朋友来说可有可无,就我而言,用不用中文的也无所谓。还有就是我用的是myeclipse,这个工具对于刚接触Java的人来说应该是比较合适的,比如我。
    我仔细看了上面的代码,发现和C#写法非常相似。差不多就是换了几个不同的英文字母或者类名,C#中用using引用,Java则用import。数据库操作也差不多,C#有SqlCommand,Java有PreparedStatement等等...
    总结:Java学习可能我会用一段时间或者更长的时间去整理和理解,既然是面向对象嘛,我就先掌握一些最基本的写法,然后再去理解一些高级编程。其实对于如何去更好的学习Java,我也没有很好的方法,希望看到这篇文章的朋友给点建议,真心学习,不想拖泥带水。在此我先谢谢了。后面我会一路跟进我的Java学习历程的,也是希望和更多的朋友一起分享交流,希望得到更多的指点,谢谢大家!!!

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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