java-笔记

Java 8(jdk 1.8)引入了许多新特性,包括Lambda表达式、方法引用、默认方法、新工具如Nashorn引擎和类依赖分析器,Stream API,改进的Date Time API,Optional类以及Nashorn JavaScript引擎,显著提升了Java的函数式编程能力和日期时间处理能力。

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Java 8 新特性

Java 8 (又称为 jdk 1.8) 是 Java 语言开发的一个主要版本。 Oracle 公司于 2014 年 3 月 18 日发布 Java 8 ,它支持函数式编程,新的 JavaScript 引擎,新的日期 API,新的Stream API 等。


新特性

Java8 新增了非常多的特性,我们主要讨论以下几个:

  • Lambda 表达式 − Lambda允许把函数作为一个方法的参数(函数作为参数传递进方法中。

  • 方法引用 − 方法引用提供了非常有用的语法,可以直接引用已有Java类或对象(实例)的方法或构造器。与lambda联合使用,方法引用可以使语言的构造更紧凑简洁,减少冗余代码。

  • 默认方法 − 默认方法就是一个在接口里面有了一个实现的方法。

  • 新工具 − 新的编译工具,如:Nashorn引擎 jjs、 类依赖分析器jdeps。

  • Stream API −新添加的Stream API(java.util.stream) 把真正的函数式编程风格引入到Java中。

  • Date Time API − 加强对日期与时间的处理。

  • Optional 类 − Optional 类已经成为 Java 8 类库的一部分,用来解决空指针异常。

  • Nashorn, JavaScript 引擎 − Java 8提供了一个新的Nashorn javascript引擎,它允许我们在JVM上运行特定的

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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