黑马程序员——构造函数

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构造函数的特点:

1.函数名与类名相同

2.不用定义返回值类型

3.不可以写return语句

作用:

给对象进行初始化。

 

注意:

1.默认构造函数的特点。

2.多个构造函数是以重载的形式存在的。

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class Person

{

         private String name;

         private int age;

         Person()

         {

                    System.out.println("A: name="+name+",age="+age);

         }

         Person(String n)

         {

                    name = n;

                    System.out.println("B: name="+name+",age="+age);

         }

         Person(String n,int a)

         {

                    name = n;

                    age = a;

                    System.out.println("C: name="+name+",age="+age);

         }

}

class PersonDemo2

{

         public static void main(String[] args)

         {

                     Person p1 = new Person();

                     Person p2 = new Person("lisi");

                     Person p3 = new Person("wangwu",10);

         }

}

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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