注解

本文深入讲解Java注解的概念、用途及实现方式。介绍基本注解如@Deprecated、@Override等的作用,并演示如何自定义注解及其属性。

一、了解注解及java提供的几个基本注解

  注解是JDK1.5的新特性,是用于向开发工具(javac编译器)传递消息的,一个注解代表一个类,创建注解就相当于创建了这个类的实例对象。

Java的基本注解:

  在java.lang包,可看到JDK提供的最基本的annotation

  @SuppressWarnings("deprecation")  用于抑制过时的警告信息。@Deprecated  用于标识已作废的类(过时)。

  @Override  检查覆写父类或接口的方法的正确性。

  总结:注解相当于一种标记,在程序中加了注解就等于为程序打上了某种标记,没加,则没有某种标记,以后,javac编译器,开发工具和其他程序可以用反射来了解你的类及各种元素上有无何种标记,看你有什么标记,就去做相应的事。标记可以加在包,类,字段,方法,方法的参数,局部变量以及成员变量上。

二、注解的定义

2.1注解的定义流程

  定义注解类--->应用了”注解类”的类--->对“应用了注解类的类”进行反射操作的类。

  注解就相当于一个你的源程序中要调用的一个类,要在源程序中应用某个注解,得先准备好了这个注解类。就像你要调用某个类,得先开发好这个类一样。

例:自定义注解,通过反射打印该注解

package cn.itcast.day2;

 

import java.lang.annotation.ElementType;

import java.lang.annotation.Retention;

import java.lang.annotation.RetentionPolicy;

import java.lang.annotation.Target;

 

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

@Target({ElementType.METHOD,ElementType.TYPE})

public @interface ItcastAnnotation {

 

}

 

package cn.itcast.day2;

@ItcastAnnotation

public class AnnotationTest {

   

    @ItcastAnnotation

    public static void main(String[] args) {

       if(AnnotationTest.class.isAnnotationPresent(ItcastAnnotation.class)){

           ItcastAnnotation annotation = AnnotationTest.class.getAnnotation(ItcastAnnotation.class);

           System.out.println(annotation);

       }

    }

}

  分析:自定义注解的生命周期,默认值在RetetionPolicy.CLASS (class文件)阶段。只有把元注解设置为RUNTIME运行时阶段,加载到内存中,才会有字节码,才能发现自定义注解。

2.2 @Retention

  @Retention是元注解(注解的注解),指示注释类型的注释要保留多久(生命周期)。如果注释类型声明中不存在    Retention 注释,则保留策略默认为 RetentionPolicy.CLASS。

  RetentionPolicy是枚举,对应三个常量值:SOURCER、CLASS、RUNTIME

  这三种值分别对应:Java源文件-->class文件-->内存中的字节码。

2.3 java三个基本的注解对应的属性值

  @Override的属性值是SOURCE,因为是给编译器检查的,所以在SOURCE阶段)

  @SuppressWarnings的属性值是SOURCE

  @Deprecated的属性值是RUNTIME,因为调用别人的类,只有把类加载到内存中才能读取字节码,才知道有过时的类。

2.4 @Target

  @Target注解用于确定定义的注解运用在哪种成分上,指示注释类型所适用的程序元素的种类。如果注释类型声明中不存在 Target 元注释,则声明的类型可以用在任一程序元素上。如果存在这样的元注释,则编译器强制实施指定的使用限制。

  ElementType枚举常量值中有个TYPE,这个值表示只要是类、接口都可以。

  只有元注释类型直接用于注释时,Target 元注释才有效。如果元注释类型用作另一种注释类型的成员,则无效。

三、为注解增加基本属性

3.1什么是注解的属性

  一个注解很像一个接口,注解里的属性很像一个抽象方法,属性就是对注解更进一步描述。

3.2定义基本类型的属性

  1、为属性指定缺省值:String color() default “red”;

  2、value属性:如果注解中有一个名称为value的属性,且你只想设置value属性(即其他属性都采用默认值或者你只有一个value属性),那么可以省略”value=”部分,例如:@MyAnnotation(“xxx”)

3.2为注解增加高级属性

  注解的属性的返回值类型可以是:八个基本数据类型、String类型、Class类型、枚举类型、注解类型。

  1、数组类型的属性

  int[] arrayAttr() default{1,2,3};

  @MyAnnotation(arrayAttr={3,5,6})

  如果数组属性中只有一个元素,这时候属性值部分可以省略大括号。

  2、枚举类型的属性

  EnumTest.TrafficLamp lamp();

  @MyAnnotation(lamp=EnumTest.TrafficLamp.GREEN)

  注:枚举和注解都是特殊的类, 不能用new创建它们的实例对象,创建枚举的实例对象就是在其中增加元素。

  3、注解类型的属性

  MetaAnnotation annotationAttr() default @MetaAnnotation(“xxx”);

  @MyAnnotation(anotationAttr=@MetaAnnotation(“yyy”))

  可以认为上面这个@MyAnnotation是MyAnnotation类的一个实例对象,那么也可以认为@MetaAnnotation是MetaAnnotation类的一个实例对象。

例:

package cn.itcast.day2;

 

public @interface MetaAnnotation {

    String value();

 

}

package cn.itcast.day2;

 

import java.lang.annotation.ElementType;

import java.lang.annotation.Retention;

import java.lang.annotation.RetentionPolicy;

import java.lang.annotation.Target;

 

import cn.itcast.day1.EnumTest;

 

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

@Target({ElementType.METHOD,ElementType.TYPE})

public @interface ItcastAnnotation {

    String color() default "red";//设置默认值

    String value();

    int[] arrayAttr() default{1,2,3};//数组类型的属性

    EnumTest.TrafficLamp lamp() default EnumTest.TrafficLamp.RED;//枚举类型的属性

    MetaAnnotation annotationAttr() default @MetaAnnotation("123");//指定注解类型属性的默认值

 

}

package cn.itcast.day2;

//分别对这些类型的属性设置值

@ItcastAnnotation(annotationAttr=@MetaAnnotation("zj"),arrayAttr={2,3,6},color="green",value="abc")

public class AnnotationTest {

   

    //给value()设置值的简写形式

    @ItcastAnnotation("def")

    public static void main(String[] args)throws Exception {

      

       //判断AnnotationTest.class类对象如果有ItcastAnnotation类型的注解,则做出如下处理

       if(AnnotationTest.class.isAnnotationPresent(ItcastAnnotation.class)){

           //获取得ItcastAnnotation注解类对象

           ItcastAnnotation annotation = (ItcastAnnotation)AnnotationTest.class.getAnnotation(ItcastAnnotation.class);

           System.out.println(annotation.value());//打印value属性值

           System.out.println(annotation.arrayAttr().length);//打印数组长度

           System.out.println(annotation.lamp().nextLamp().name());//打印RED返回下个灯的名称

           System.out.println(annotation.annotationAttr().value());//打印属性是注解类型的值

       }

    }

}

 

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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