第03周 预习:面向对象入门2与类的识别(自主学习)

郑老师 老师 2022-09-08 15:40:29
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学习目标

  1. 重点:掌握pivate、public关键字的用途及其与setter/getter模式和封装性之间的关系。
  2. 理解static属性与static方法的用途。
  3. 掌握使用初始化块初始类的方法。掌握初始化块与静态初始化块的区别。
  4. 掌握使用package管理类。
  5. 重点:学会识别问题中的类并定义解决问题所需要的类。
  6. 初步了解Java编程规范。

预习任务

  1. 预习课件2份。
  2. 在线学习平台中"第3章 面向对象基础"。重点观看:3.3、3.4、3.7(面向对象-类的设计)。
  3. 尝试完成PTA题集
    • 编程题:3.1 构造方法与toString,3.2 构造方法与初始化块,3.3 形状。
  4. 阅读:阿里巴巴Java开发手册 终极版(1.3.0)》中的1.1-1.4.
    阿里巴巴Java开发手册终极版v1.3.0.pdf 1.01M

课前问题列表(写入博客提交)

  1. 什么样的方法应该用static修饰?不用static修饰的方法往往具有什么特性?Student的getName应该用static修饰吗?
  2. 购物车案例中,使用了什么方法将问题描述中的类、方法、属性找出来?方法与属性到底属于哪个类,要怎么判定呢?
  3. 一个项目中有很多类。怎样才能避免你项目中的类与别人编写的类同名呢?项目中类各种各样要怎么管理这些代码呢?举例说明。
  4. 阅读《阿里巴巴Java开发手册 终极版(1.3.0)》,写出至少7条Java编程规范。应包含如下几个方面:
    • 变量命名、类命名、方法命名、常量命名、包命名、代码格式、OOP规约。
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小鱼儿_44937771 2022-09-16
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private 单词写错了

左仁菊 网络21级 2022-09-12
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    目前数据分析已经深入到各个行业中,尤其以Python为工具的数据分析和数据挖掘将越来越流行,但在数据分析和挖掘中,最消耗时间的就是数据处理了,高效的数据处理技能已经成为工作中必不可少的技能之一了。熟练掌握和运用Python对数据进行高效的处理,可以大大提高数据分析和数据挖掘的效率。    Python数据处理实战: 基于真实场景的数据(Python数据处理和特征工程)作为Python数据清洗实战入门课程的升级版,本课程以真实的场景数据为案例进行教学,包括征信,电商,零售数据等, 本课程由浅入深详细讲解Python数据处理和特征工程在真实项目中的运用, 本课程专门针对想深入学习Python数据处理而量身定做的课程,是讲师在多年真实项目和实践工作的总结,涵盖实际项目中主要的知识点,内容详尽,代码可读性及实操性强。     掌握好数据处理和特征工程,有利于今后从事或者转行数据分析或者数据挖掘,以及解决工作和项目中遇到的各种数据处理问题。课程目标:1.熟悉数据处理的流程和方法 2.熟练掌握pandas和numpy的运用 3.举一反三,能够独立完成数据分析中数据处理阶段的任务 4.提高数据处理能力,在项目中能够事半功倍课程定位: 1.   零基础学员或者有一定基础学员、大中院校学生;2.   在职从事数据分析相关工作以及打算转行Python数据分析人员; 3.   对Python有兴趣人群。 课程特色   1.   相关代码老师课堂上全部打出,方便理解和记忆;   2.   提供源代码和数据方便同学们预习和复习;   3.   使用真实的数据进行教学,紧贴实战,避免枯燥的理论;   4.   在教学过程中,尽可能多的使用图表教学;  5.    每一个章节后面都配有相关练习题目以及习题答案,方便同学们进行自我测试。 课程学习环境: Python3.7版本 讲师介绍:    Peter, 某科技公司高级量化分析师,金融数学硕士毕业,擅长数据分析和数据挖掘,在公司长期从事机器学习建模,拥有多家银行,消费金融和互联网金融风控建模经验。熟练掌握Python编程软件和数据库等软件.

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