继承

本文深入探讨了继承机制下成员变量、成员方法及构造方法的特点,解析了方法重写及多态的应用,强调了权限、参数及返回值的一致性,并介绍了内部类的概念及其访问特性。

继承

继承后的特点——成员变量
  1. 如果子父类中出现不重名的成员变量,这时的访问是不受影响的;

  2. 如果子父类中出现重名的成员变量,这时的访问是有影响的;

    解决:在子类中需要访问父类中非私有成员变量时,需要使用 super 关键字,类似于之前学过的 this ;

Fu 类中的成员变量是非私有的,子类中可以直接访问。若Fu 类中的成员变量私有了,子类是不能直接访问的。通常编码时,我们遵循封装的原则,使用private修饰成员变量,那么如何访问父类的私有成员变量呢?对!可以在父类中提供公共的getXxx方法和setXxx方法
继承后的特点——成员方法
  1. 如果子类父类中出现不重名的成员方法,这时的调用是没有影响的。对象调用方法时,会先在子类中查找有没有对应的方法,若子类中存在就会执行子类中的方法,若子类中不存在就会执行父类中相应的方法;

  2. 如果子类父类中出现重名的成员方法,这时的访问是一种特殊情况,叫做方法重写;

    方法重写 :子类中出现与父类一模一样的方法时(返回值类型,方法名和参数列表都相同),会出现覆盖效果,也称为重写或者复写。声明不变,重新实现;

重写的应用

​ 子类可以根据需要,定义特定于自己的行为。既沿袭了父类的功能名称,又根据子类的需要重新实现父类方法,从而进行扩展增强;

注意事项:
  1. 子类方法覆盖父类方法,必须要保证权限大于等于父类权限;
  2. 子类方法覆盖父类方法,返回值类型、函数名和参数列表都要一模一样;
继承后的特点——构造方法

构造方法的定义格式和作用:

  1. 构造方法的名字是与类名一致的,所以子类是无法继承父类构造方法的;
  2. 构造方法的作用是初始化成员变量的。所以子类的初始化过程中,必须先执行父类的初始化动作。子类的构造方法中默认有一个 super() ,表示调用父类的构造方法,父类成员变量初始化后,才可以给子类使用;
初始化过程:
	1. 初始化父类中的静态成员变量和静态代码块 ;
	2. 初始化子类中的静态成员变量和静态代码块 ; 
	3. 初始化父类的普通成员变量和代码块,再执行父类的构造方法;
     4.初始化子类的普通成员变量和代码块,再执行子类的构造方法;

多态

​ 多态: 简单来说就是用同一个对象调用同一个方法去做不同的事情;

实现多态的前提:

​ 1.具有继承关系;

​ 2.子类重新父类的方法;

​ 3.父类的引用指向子类的对象;

多态格式的体现:

父类类型 变量名 = new 子类对象;
变量名.方法名();:父类类型:指子类对象继承的父类类型,或者实现的父接口类型

当使用多态方式调用方法时,首先检查父类中是否有该方法,如果没有,则编译错误;如果有,执行的是子类重写后方法。

即编译看左边,运行看右边;

多态的好处:

​ 父类类型作为方法形式参数,传递子类对象给方法,进行方法的调用,更能体现出多态的扩展性与便利;

引用类型转换

​ 向上转型(默认)、向下转型(强制);

​ 使用多态调用时,会先检查父类中是否有该方法,不存在就会报错,无法调用,要调用就必须转型;

instanceof 关键字

​ 给引用变量做类型校验

变量名 instanceof 数据类型
如果变量属于该数据类型,返回true。
如果变量不属于该数据类型,返回false
内部类

​ 将一个类A定义在另一个类B里面,里面的那个类A就称为内部类,B则称为外部类;


​ 外部类名.内部类名 对象名 = new 外部类型().new 内部类型();


访问特点:
内部类可以直接访问外部类的成员,包括私有成员。
外部类要访问内部类的成员,必须要建立内部类的对象。

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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