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  • 下面代码输出结果是什么?

    千次阅读 2020-04-20 22:13:47
    Try…catch…finally与直接throw的区别:try catch是直接处理,处理完成之后程序继续往下执行,throw则是将异常抛给它的上一级处理,程序便不往下执行了。main方法,把抛出的RuntimeException抛给了调用者(JVM)。...

    在这里插入图片描述

    Try…catch…finally与直接throw的区别:try catch是直接处理,处理完成之后程序继续往下执行,throw则是将异常抛给它的上一级处理,程序便不往下执行了。main方法,把抛出的RuntimeException抛给了调用者(JVM)。catch语句块里面,打印完1之后,又抛出了RuntimeException,程序并没有处理它,而是直接抛出,因此执行完finally语句块之后,程序终止了。finally语句不管什么情况都会执行。

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  • double d=84.54; d++; int c=d/2; A.42 B.编译错误,更改为int c=(int)d/2; C.43 D.编译错误,更改为int c=int(d)/2;
  • 现在用 Python 写线性回归的博客都快烂大街了,为什么还要用 SPSS 做线性回归呢?这就来说说 SPSS 存在的原因吧。...SPSS 做因子分析,输出结果中有一项 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Ade...

    现在用 Python 写线性回归的博客都快烂大街了,为什么还要用 SPSS 做线性回归呢?这就来说说 SPSS 存在的原因吧。

    SPSS 是一个很强大的软件,不用编程,不用调参,点巴两下就出结果了,而且出来的大多是你想要的。这样的特点特别适合建模初期进行算法的选择。比如

    1. SPSS 做因子分析,输出结果中有一项 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 它的值是在 [ 0, 1] 范围内,这个值大于 0.5 就证明原数据中的指标适合使用因子分析算法进行建模,小于 0.5 要不重新计算指标,要不换算法。
    2. SPSS 做多元线性回归,输出结果中的拟合度过低,说明指标与结果之间的相关性并不明显,要不重新计算指标,要不换算法。
    3. ..................

    下面详细讲讲 SPSS做多元线性回归的步骤吧

    准备工作:SPSS - 中文版 SPSS 22.0 软件下载与安装教程 - 【附产品授权许可码,永久免费】

    第一步:导入数据

    路径:【文件】--【打开】--【数据】--【更改文件类型,找到你的数据】--【打开】--【然后会蹦出下图左中的筛选框,基本使用默认值就行,点确定】

    1. 第一行代表的是用第一行的数据做列名;
    2. 第二行代表文件中数据所在的范围,默认是所有数据都选上,但是如果你只需要选择前 n 行,那就把里面的110改了就行;
    3. 第三行代表字符串宽度,这个默认值就可以,不用改;

    导入数据之后就是下图右中的样子,老习惯,我们来说说原数据,第一列是拨打电话指数,第二列是接通电话指数,这两个是自变量,第三类是因变量回款指数。为了脱敏,所以用自己的办法换算成现在这样的数值。

                     

     

    第二步:数据分析

    【分析】--【回归】--【线性】--【通过截图中的方式,将因变量与自变量添加到对应的地方】--【其他都使用默认值】--【确定】

            

     

    第三步:输出结果分析 

    第一项输出结果:输入/移去的变量

    输入变量是两个自变量Connect, Call,没有移去任何变量。

    第二项输出结果:模型汇总

    1. R表示拟合优度(goodness of fit),用来衡量模型的拟合程度,越接近 1 越好;
    2. R方表示决定系数,用于反映模型能够解释的方差占因变量方差的百分比,越接近 1 越好;
    3. 调整R方是考虑自变量之间的相互影响之后,对决定系数R方的校正,比R方更加严谨,越接近 1 越好;
    4. 标准估计的误差是误差项 ε 的方差 σ2的一个估计值,越小越好;

    一般认为,

    • 小效应:R (0.1~0.3),对应 R方(0.01~0.09);
    • 中等效应:R (0.3~0.5),对应 R方(0.09~0.25);
    • 大效应:R (0.5~1),对应 R方(0.25~1);

    第三项输出结果:Anova

    Anova表示方差分析结果,主要看 F 和 Sig 值,为方差分析的结果,F检验的重点在 Sig 值,具体大小不重要,其 F 值对应的 Sig 值小于 0.05 就可以认为回归方程是有用的。

    第四项输出结果:系数

    系数表列出了自变量的显著性检验结果,

    1. 非标准化系数中的 B 表示自变量的系数与常数项(下图代表的回归方式为:Return = 0.097 * Call + 1.243 * Connect - 0.160);
    2. 标准系数给出的自变量系数与非标准化系数中的明显不同,这是因为考虑到不同自变量之间的量纲和取值范围不同(比如在其他例子里面,第一个自变量是年龄(0~120),第二个自变量是收入(0~10万),显然年龄18岁与收入18块钱代表的意义是不一样的,因此需要进行标准化),因此这里的系数更能代表每个自变量对因变量的影响程度,(下图代表的回归方式为:Return = 0.126 * Call_标准化的值 + 0.739 * Connect_标准化的值);
    3. t 值 与 Sig 值 是自变量的显著性检验结果,其 t 值对应的 Sig 值小于 0.05 代表自变量对因变量具有显著影响,下图中,自变量 Connect 对 因变量具有显著影响,而自变量 Call 的影响程度就弱了很多;

    综上所有的输出结果,说明 Call、 Connect 与 Return 的拟合效果还挺理想的。 

     

    与Python的结果对比

    同样的数据,我们看看Python中的多元线性回归结果:

    Python给出的回归方程: Y = -0.01 + 0.09 * Call + 1.19 * Connect;

     SPSS 给出的回归方程: Y = -0.16+ 0.09 * Call + 1.24 * Connect;

     

    如果想要学习一下这个过程,你可能需要:

    1.SPSS - 中文版 SPSS 22.0 软件下载与安装教程 - 【附产品授权许可码,永久免费】

    2.机器学习 - 多元线性回归 - 一步一步详解 - Python代码实现

    本例中用的数据与机器学习 - 多元线性回归 - 一步一步详解 - Python代码实现中的数据是同一份,便于对比。

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  • 第十四题: 以下代码输出结果是?

    千次阅读 2019-11-14 15:54:27
    以下代码输出结果是? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 public class B { public static B t1 = new B(); .....

    第十四题:

    以下代码的输出结果是?

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    14

    15

    16

    public class B

    {

        public static B t1 = new B();

        public static B t2 = new B();

        {

            System.out.println("构造块");

        }

        static

        {

            System.out.println("静态块");

        }

        public static void main(String[] args)

        {

            B t = new B();

        }

    }

     

    A 静态块 构造块 构造块 构造块
    B 构造块 静态块 构造块 构造块
    C 构造块 构造块 静态块 构造块
    D:构造块 构造块 构造块 静态块

    懵逼树上懵逼果,懵逼树下你和我

    首先看到这道题,我就想着那不是先静态代码块先执行吗

    话不多说,直接跑代码

    public class B
    
    {
    
        public static B t1 = new B();
    
        public static B t2 = new B();
    
        {
    
            System.out.println("构造块");
    
        }
    
        static
    
        {
    
            System.out.println("静态块");
    
        }
    
        public static void main(String[] args)
    
        {
    
            B t = new B();
    
        }
    
    }

    运行结果

    接着我们看看大家的评论


    开始时JVM加载B.class,对所有的静态成员进行声明,t1 t2被初始化为默认值,为null,又因为t1 t2需要被显式初始化,所以对t1进行显式初始化,初始化代码块→构造函数(没有就是调用默认的构造函数),咦!静态代码块咋不初始化?因为在开始时已经对static部分进行了初始化,虽然只对static变量进行了初始化,但在初始化t1时也不会再执行static块了,因为JVM认为这是第二次加载类B了,所以static会在t1初始化时被忽略掉,所以直接初始化非static部分,也就是构造块部分(输出''构造块'')接着构造函数(无输出)。接着对t2进行初始化过程同t1相同(输出'构造块'),此时就对所有的static变量都完成了初始化,接着就执行static块部分(输出'静态块'),接着执行,main方法,同样也,new了对象,调用构造函数输出('构造块')

    最后答案选择C

    文章仅个人理解,来在各大网站。如有不合理之处,欢迎吐槽。

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    歌谣带你看java面试题

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  • 以下代码输出结果是?

    千次阅读 2018-05-31 15:25:20
    class A { public A() { a1(); } public void a1() { System.out.println("A-a1"); } } public class Test extends A { int bb = 0; public Test() { bb = 1000;... Syste...
    class A {
    
    	public A() {
    		a1();
    	}
    
    	public void a1() {
    		System.out.println("A-a1");
    	}
    }
    
    public class Test extends A {
    
    	int bb = 0;
    
    	public Test() {
    		bb = 1000;
    	}
    
    	public void a1() {
    
    		System.out.println("bb is " + bb);
    
    		System.out.println("B-a1");
    
    	}
    
    	public static void main(String[] args) {
    		new Test();
    	}
    }
    

    知道他们的答案了吗?不知道的话,看看我标出的执行顺序吧。

    package com;
    class A{   
        //3
        public A()  {
            a1();
        } 
    
        public void a1()    {
            System.out.println("A-a1");
        }
    }
     
    
    public class B extends A{
        int bb = 0;    //2
    
        public B()   {
            //5
            bb = 1000;
        }
    
        //4
        public void a1()   {
            System.out.println("bb is " + bb);
            System.out.println("B-a1");
        }
        public static void main(String[] args)  {
            //1
            new B();    
    }}

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  • 以下代码输出结果是什么?

    千次阅读 2017-07-27 17:17:06
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