公司笔试题答案汇总(四)

四、第四间鼎公
1.String是什么类型?
答:在这里插入图片描述
String是引用类型,是一个类,传递参数时,是引用传递,也就是传给参数的是引用,是地址,参数拿到引用后,就指向了该引用在堆中所存在的常量,如果此时改变参数args的值,参数会指向另外的常量的地址,调用方法传递进来的那个变量引用不变,值不变。

2.Java中的String,StringBuilder,StringBuffer三者的区别?
答:a.String为字符串常量,StringBuilder,StringBuffer是字符串变量,String对象一旦创建之后该对象是不可以更改的,但后两者是变量,是可以更改的。
b.执行速度:StringBuilder>StringBuffer>String
c.StringBuilder是线程不安全的,StringBuffer是线程安全的
总结:a.string适用于少量的字符串操作的情况
b.StringBuilder适用于单线程下载字符缓冲区进行大量操作的情况
c.StringBuffer适用于多线程下载字符缓冲区镜像大量操作的情况

3.HttpSession的作用
答:httpSession是由javaWeb提供的,用来会话跟踪的类。
http是无状态协议,客户每次读取web页面时,服务器都会打开新的会话,而服务器不会自动维护客户的上下文信息,要实现会话跟踪就使用到Session。它是一种保存上下文信息的机制,针对每一个用户的,变量的值保存在服务器端,通过sessionId来区分不同过的客户。session是以cookie和URL重写为基础的,默认使用cookie来实现。系统会创造一个名为JSESSIONID的输出返回给客户端cookie保存起来。

4.连接池的工作原理
答:连接池的核心思想是连接的复用,通过建立一个数据库连接池,以及一套连接使用、分配和管理策略,使得该连接池中的连接得到高效,安全的复用,避免了数据库频繁建立和关闭的开销。连接池的工作原理主要由三部分组成,分别为连接池的建立,连接池中连接的使用管理,连接池的关闭。
第一:连接池的建立。一般在系统初始化时,连接池会根据系统配置建立,并在池中建立几个连接对象,一遍使用时能从连接池中获取。
第二:连接池的管理。连接池管理策略是连接池机制的核心。策略:
a.是否有空闲连接,存在就给客户使用
b.如果没有空闲连接,判断连接数是否达到最大连接数,没有则重新创建一个连接给客户
c.如果没有空闲连接,连接数也达到最大,则按设定的最大等待时间进行等待,如果超出最大等待时间,则给客户抛出异常
第三:连接池的关闭:当应用退出时,关闭所有连接池中的连接释放连接池中的资源

5.char类型可以存储汉字吗?
答:java中char类型是以Unicode编码存取字符的,Unicode编码字符集中包含了汉字,而且Unicode编码和char类型变量也是占用两个字节,所以是可以存储的。
6.abstract与interface的区别?
答:abstract是抽象类,interface是接口
区别:a.抽象类需要继承,用extends,interface需要实现,要用implements
b.一个类只能继承一个抽象类,接口可以实现多个
c.interface强调特定功能的实现,而抽象类强调所属关系
d.接口中定义的成员变量默认是public,static,final;抽象类中可以是private,protected,public
e.接口中的方法只能是public,默认为public abstract,抽象类中的抽象方法可以是public,protected
f.抽象类中可以有非抽象的普通方法,而接口中所有的方法都是抽象的
相同:两者都是抽象类,都不能实例化,interface的实现类和抽象类的子类都必须要实现已经声明的抽象方法

五、第五间(鼎昊)
1.==与equals的区别?
答: 前者:基本类型,比较的就是值是否相同
引用类型 ,比较地址值是否相同
后者(未重写时):引用类型,比较地址值是否相同

public boolean equals(Object obj) {
    //this - s1
    //obj - s2
    return (this == obj);

}
区别:a.前者可以用作基本类型的值比较和引用类型地址比较,后者只能比较引用类型地址值是否相同
b.后者可以被重写

2.静态类型有什么特点?
答:a.不能使用new关键字创建静态类的实例
b.仅包含静态成员
c.不能被实例化
d.密封的,不能被继承
e.不能包含实例的构造函数,但可以包含静态构造函数

3.&操作符合&&操作符有什么区别?
答:a.当&与&&两边是布尔量时,都作为逻辑运算时:&&具有短路功能,当第一个表达式的值为false时,则不再计算第二个表达式,&则两个表达式都执行
b.&&只能做逻辑运算符,&还可以用作位运算符,位与运算。

4.用最有效率的方法算出 2 乘以 8的结果
答:

public class TestLeft {
	public static void main(String[] args) {
		System.out.println(2<<3);
	}
}

5.cookie和session的作用、区别、应用范围?
答:
cookie作用:用于保存客户端请求服务器页面的请求信息。
session作用:保存每个用户的信息在服务器,并通过生成sessionID区分存储信息。
区别:a.cookie 保存于客户端,session保存于服务端
b.cookie存储的数据量很受限制,大多数浏览器支持的最大容量为4k;session的信息保存在web服务器中,保存的数据量可大可小。
c.cookie可以通过清楚浏览器缓存而被清除,不要用于保存敏感,重要的数据;session存在服务端,客户不会轻易删掉,可以用来存储保密性高,重要的数据。

6.简单的介绍下JVM是如何工作的?
答:在这里插入图片描述
1)JVM的类加载器将java字节码文件(.class)中的二进制数据读入内存,将其放在运行时数据区的方法区内,然后在堆上创建java.lang.Class对象,封装类在方法区的数据结构。
2)执行引擎解释或编译类文件,再由即时编译器将字节码转化为机器码
3)运行时数据区

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。 、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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