JAVA关键字

java关键字总结

1).访问修饰符的关键字(共3个)

关键字意思备注,常用
public公有的可跨包(默认选择)
protected受保护的可跨包,子类内部中直接使用(当静态用)
private私有的当前类可用

2).定义类、接口、抽象类和实现接口、继承类的关键字、实例化对象(共6个)

关键字意思备注,常用
classpublic class A() { } 花括号里有已实现方法体,类名需要与文件名相同
interface接口public interface B() { } 花括号里有方法体,但没有实现,方法体句子后面是英文分号“:”结尾
abstract声明抽象public abstract class C() { } 介于类与接口中间,可以有也可以没有已经实现的方法体
implements实现用于类或接口实现接口public class A implements B() { }
extends继承用于类继承类 public class A extends D() { }
new创建新对象A a=new A(); A表示一个类

3).包的关键字(共2个)

关键字意思备注,常用
import引入包的关键字当使用某个包的一些类时,仅需类名 然后使用ctrl+shift+o或者选定类名(类或属性或方法)按住ctrl+单击 即可自动插入类所在的包。如:JFrame 快捷键之后自动加入
import javax.swing.JFrame;
package定义包的关键字将所有有关的类放在一个包类以便查找修改等。如:package javake.flycat.draw002;

4).数据类型的关键字(共12个)

关键字意思备注,常用
byte字节型8bit
char字符型16bit
boolean布尔型
short短整型16bit
int整型32bit
float浮点型32bit
long长整型64bit
double双精度64bit
void无返回public void A(){} 其他需要返回的经常与return连用
null空值
TRUE
FALSE

5).条件循环(流程控制)(共12个)

关键字意思备注,常用
if如果if() { } 如果小括号里面怎么怎么样 花括号就怎么怎么样
else否则,或者常与if连用,用法相同
while当什么的时候while 怎么样就do什么 while() { }
for满足三个条件时for ( ; ; ) { }
switch开关switch(表达式)
{
case 常量表达式1:语句1;

case 常量表达式2:语句2;
default:语句;
}
default就是如果没有符合case就执行它,default并不是必须的.
case后的语句可以不用大括号.
switch语句的判断条件可以接受int,byte,char,short,不能接受其他类型.
case返回开关里的结果
default默认
do运行常与while连用
break跳出循环
continue继续中断本次循环,并并开始下一次
return返回return 一个返回值类型
instanceof实例一个二元操作符,和==,>,<是同一类的。测试它左边的对象是否是它右边的类的实例,返回boolean类型的数据

6).修饰方法、类、属性和变量(共9个)

关键字意思备注,常用
static静态的属性和方法都可以用static修饰,直接使用类名.属性和方法名。 只有内部类可以使用static关键字修饰,调用直接使用类名.内部类类名进行调用。 static可以独立存在。静态块
final最终的不可被改变的方法和类都可以用final来修饰
final修饰的类是不能被继承的
final修饰的方法是不能被子类重写。
常量的定义:final修饰的属性就是常量。
super调用父类的方法常见public void paint(Graphics g) { super.paint(g); ··· }
this当前类的父类的对象调用当前类中的方法(表示调用这个方法的对象)
this.addActionListener(al):等等
native本地
strictfp严格,精准
synchronized线程,同步
transient短暂瞬态 不会被序列化
volatile易失

7).错误处理(共5个)

关键字意思备注,常用
catch处理异常1.try+catch
程序的流程是:运行到try块中,如果有异常抛出,则转到catch块去处理。然后执行catch块后面的语句
2.try+catch+finally
程序的流程是:运行到try块中,如果有异常抛出,则转到catch块,catch块执行完毕后,执行finally块的代码,再执行finally块后面的代码。
如果没有异常抛出,执行完try块,也要去执行finally块的代码。然后执行finally块后面的语句
3.try+finally
程序的流程是:运行到try块中,如果有异常抛出的话,程序转向执行finally块的代码。那末finally块后面的代码还会被执行吗?不会!因为你没有处理异常,所以遇到异常后,执行完finally后,方法就已抛出异常的方式退出了。
这种方式中要注意的是,由于你没有捕获异常,所以要在方法后面声明抛出异常
try捕获异常
finally有没有异常都执行
throw抛出一个异常对象一些可以导致程序出问题的因素,比如书写错误,逻辑错误或者是api的应用错误等等. 为了防止程序的崩溃就要预先检测这些因素,所以java 使用了异常这个机制.
在java中异常是靠 “抛出” 也就是英语的"throw" 来使用的,意思是如果发现到什么异常的时候就把错误信息 “抛出”
throws声明一个异常可能被抛出把异常交给他的上级管理,自己不进行异常处理

8).其他(共2个)

关键字意思备注,常用
enum枚举,列举型别默认被final,public,static修饰
assert断言
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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