为什么这样也可以?

slyxnslyxn 2010-09-19 02:34:15
String 年=String.valueOf(calendar.get(Calendar.YEAR)),
月=String.valueOf(calendar.get(Calendar.MONTH)+1),
日=String.valueOf(calendar.get(Calendar.DAY_OF_MONTH)),
星期=getDayWeek(calendar.get(Calendar.DAY_OF_WEEK)-1);

Java不是明确规定标识符只能以字母,下划线或者美元符号开始吗,为什么这里可以用中文,也没有错误呢?
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玉笛郎君 2010-09-19
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Java中的标识符不仅可以为中文,也可以是其他国别文字,这一点不要大惊小怪。
qianquan 2010-09-19
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这个真还是第一次发现
madFatso 2010-09-19
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fanpeng613 2010-09-19
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不是规定应该叫规范,这个是有区别的,人家支持国际化的编码那当然就能这么来了
92讲视频课+16大项目实战+课件源码  为什么学习数据分析?       人工智能、大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的?数据分析就是。      从海量数据中获得别人看不见的信息,创业者可以通过数据分析来优化产品,营销人员可以通过数据分析改进营销策略,产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯,金融从业者可以通过数据分析规避投资风险,程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值,它和编程一样,本质上也是一个工具,通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业,掌握了数据分析能力,往往在其岗位上更有竞争力。   本课程共包含五大模块: 一、先导篇: 通过分析数据分析师的一天,让学员了解全面了解成为一个数据分析师的所有必修功法,对数据分析师不在迷惑。  二、基础篇: 围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘......这些核心技能模块展开,帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。 三、数据采集篇: 通过网络爬虫实战解决数据分析的必经之路:数据从何来的问题,讲解常见的爬虫套路并利用三大实战帮助学员扎实数据采集能力,避免没有数据可分析的尴尬。  四、分析工具篇: 讲解数据分析避不开的科学计算库Numpy、数据分析工具Pandas及常见可视化工具Matplotlib。  五、算法篇: 算法是数据分析的精华,课程精选10大算法,包括分类、聚类、预测3大类型,每个算法都从原理和案例两个角度学习,让你不仅能用起来,了解原理,还能知道为什么这么做。
学习人工智能,机器学习都离不开数学基础和编程知识。无论你是数据科学的初学者还是已经从事人工智能开发的有经验人员,这门课都适合于你。为什么这么说?首先人工智能和机器学习本质上就是算法,而算法就是数学及统计学以及编程的结合。当前市场上有许多开源的软件包如SKLEARN确实可以帮助没经验的或缺乏数学或算法基础的人实现机器学习模型及预测,但这些工具无法使你真正懂得算法的本质或来源,或者无法使你在不同场合下灵活运用及改进算法。记住,在实际工作中找到适合应用场景的解决方案是最难但是最重要的。但这离不开数学基础和算法理解。比如,线性回归是一类普遍的机器学习算法,所有的机器学习软件都有现成的方法实现模型,但如果在训练数据中加入几条新数据,那么新建立的模型和原来的模型有和联系或不同?再比如,为什么深度神经网络中的Sigmoid函数一般只用到输出层?神经网络的向后传播理论如何与泰勒展开和复合函数的偏导数联系在一起?人工智能中推荐系统和文字向量如何与矩阵的奇异分解以及特征向量联系?模型中对标签进行数据变换如何影响预测值?所有这些问题的答案,你都可以从本课中找到线索。本课系统地讲述了有关人工智能,机器学习背后的数学知识。特别指出,微积分和代数知识是本课的核心。统计学基础被安排在另外的课程中。除此之外,我在每一章节或主要知识点后都安排了各类程序以解释和回顾所学到的东西。最后要提到的是,这不是一门工程项目实践课。但我会另外专门安排有关人工智能,机器学习的实践课程

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