银行业务调度系统

模拟实现银行业务调度系统逻辑,具体需求如下:

1银行内有6个业务窗口,1 - 4号窗口为普通窗口,5号窗口为快速窗口,6号窗口为VIP窗口。

2有三种对应类型的客户:VIP客户,普通客户,快速客户(办理如交水电费、电话费之类业务的客户)。

3异步随机生成各种类型的客户,生成各类型用户的概率比例为:

        VIP客户 :普通客户 :快速客户  =  1 :6 :3。

4客户办理业务所需时间有最大值和最小值,在该范围内随机设定每个VIP客户以及普通客户办理业务所需的时间,快速客户办理业务所需时间为最小值(提示:办理业务的过程可通过线程Sleep的方式模拟)。

5各类型客户在其对应窗口按顺序依次办理业务。 

6当VIP(6号)窗口和快速业务(5号)窗口没有客户等待办理业务的时候,这两个窗口可以处理普通客户的业务,而一旦有对应的客户等待办理业务的时候,则优先处理对应客户的业务。

7随机生成客户时间间隔以及业务办理时间最大值和最小值自定,可以设置。

8不要求实现GUI,只考虑系统逻辑实现,可通过Log方式展现程序运行结果。

问题分析:
有三种对应类型的客户:VIP客户,普通客户,快速客户 ,异步随机生成各种类型的客户,各类型客户在其对应窗口按顺序依次办理业务 。
由于有三类客户,每类客户的号码编排都是完全独立的,所以,我想到本系统一共要产生三个号码管理器对象,各自管理一类用户的排队号码。这三个号码管理器对象统一由一个号码机器进行管理,这个号码机器在整个系统中始终只能有一个,所以,它要被设计成单例。
各类型客户在其对应窗口按顺序依次办理业务 ,准确地说,应该是窗口依次叫号,由一个机器随机生成号码,然后业务人员根据先后顺序为客户办理相应业务。
用代码实现:
NumberManager类
定义一个用于存储上一个客户号码的成员变量和用于存储所有等待服务的客户号码的队列集合。
定义一个产生新号码的方法和获取马上要为之服务的号码的方法,这两个方法被不同的线程操作了相同的数据,所以,要进行同步。
NumberMachine类
定义三个成员变量分别指向三个NumberManager对象,分别表示普通、快速和VIP客户的号码管理器,定义三个对应的方法来返回这三个NumberManager对象。
将NumberMachine类设计成单例。
CustomerType枚举类
系统中有三种类型的客户,所以用定义一个枚举类,其中定义三个成员分别表示三种类型的客户。
重写toString方法,返回类型的中文名称。这是在后面编码时重构出来的,刚开始不用考虑。
ServiceWindow类
定义一个start方法,内部启动一个线程,根据服务窗口的类别分别循环调用三个不同的方法。 
定义三个方法分别对三种客户进行服务,为了观察运行效果,应详细打印出其中的细节信息。
MainClass类
用for循环创建出4个普通窗口,再创建出1个快速窗口和一个VIP窗口。
接着再创建三个定时器,分别定时去创建新的普通客户号码、新的快速客户号码、新的VIP客户号码。

Constants类
定义三个常量:MAX_SERVICE_TIME、MIN_SERVICE_TIME、COMMON_CUSTOMER_INTERVAL_TIME.



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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