常见的运行时异常有如下这些
ArithmeticException(数学运算异常),
ArrayStoreException(数组储存异常),
BufferOverflowException(缓冲区溢出异常),
BufferUnderflowException(当相关 get 操作达到源缓冲区限制时，抛出此未经检查的异常), CannotRedoException(无法重做异常),
CannotUndoException(无法取消异常),
ClassCastException(类转换异常),
CMMException(如果本机 CMM 返回一个错误，则抛出此异常),
ConcurrentModificationException(并发修改异常),
DOMException, EmptyStackException(空堆栈异常),
IllegalArgumentException(非法参数异常),
IllegalMonitorStateException(非法监控状态异常),
IllegalPathStateException(非法路径状态异常),
IllegalStateException(非法状态异常),
ImagingOpException(图片处理异常),
IndexOutOfBoundsException(索引越界异常),
MissingResourceException(缺少资源异常),
NegativeArraySizeException(数组长度为负异常),
NoSuchElementException(无对应元素异常),
NullPointerException(空指针异常),
ProfileDataException(访问Profile对象异常),
ProviderException(Provider 异常),
RasterFormatException(光栅格式异常),
SecurityException(安全异常),
SystemException(系统异常),
UndeclaredThrowableException(未声明的可抛出异常),
UnmodifiableSetException(不可修改的设置异常),
UnsupportedOperationException(不支持的请求异常)
可能不是全部，这是找到的一些异常。如果想具体了解，可查API
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智慧工地，作为现代建筑施工管理的创新模式，以“智慧工地云平台”为核心，整合施工现场的“人机料法环”关键要素，实现了业务系统的协同共享，为施工企业提供了标准化、精益化的工程管理方案，同时也为政府监管提供了数据分析及决策支持。这一解决方案依托云网一体化产品及物联网资源，通过集成公司业务优势，面向政府监管部门和建筑施工企业，自主研发并整合加载了多种工地行业应用。这些应用不仅全面连接了施工现场的人员、机械、车辆和物料，实现了数据的智能采集、定位、监测、控制、分析及管理，还打造了物联网终端、网络层、平台层、应用层等全方位的安全能力，确保了整个系统的可靠、可用、可控和保密。 在整体解决方案中，智慧工地提供了政府监管级、建筑企业级和施工现场级三类解决方案。政府监管级解决方案以一体化监管平台为核心，通过GIS地图展示辖区内工程项目、人员、设备信息，实现了施工现场安全状况和参建各方行为的实时监控和事前预防。建筑企业级解决方案则通过综合管理平台，提供项目管理、进度管控、劳务实名制等一站式服务，帮助企业实现工程管理的标准化和精益化。施工现场级解决方案则以可视化平台为基础，集成多个业务应用子系统，借助物联网应用终端，实现了施工信息化、管理智能化、监测自动化和决策可视化。这些解决方案的应用，不仅提高了施工效率和工程质量，还降低了安全风险，为建筑行业的可持续发展提供了有力支持。 值得一提的是，智慧工地的应用系统还围绕着工地“人、机、材、环”四个重要因素，提供了各类信息化应用系统。这些系统通过配置同步用户的组织结构、智能权限，结合各类子系统应用，实现了信息的有效触达、问题的及时跟进和工地的有序管理。此外，智慧工地还结合了虚拟现实（VR）和建筑信息模型（BIM）等先进技术，为施工人员提供了更为直观、生动的培训和管理工具。这些创新技术的应用，不仅提升了施工人员的技能水平和安全意识，还为建筑行业的数字化转型和智能化升级注入了新的活力。总的来说，智慧工地解决方案以其创新性、实用性和高效性，正在逐步改变建筑施工行业的传统管理模式，引领着建筑行业向更加智能化、高效化和可持续化的方向发展。
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该代码实现了基于机器学习的车辆价格预测模型，利用不同回归算法（如线性回归、随机森林回归和 KNN 回归）对车辆的当前价格（current price）进行预测。代码首先进行数据加载与预处理，包括删除无关特征、归一化处理等；然后使用不同的机器学习模型进行训练，并评估它们的表现（通过 R²、MAE、MSE 等指标）；最后通过可视化工具对模型预测效果进行分析。目的是为车辆价格预测任务找到最合适的回归模型。 适用人群： 数据科学家和机器学习工程师：对于需要进行回归建模和模型选择的从业者，尤其是对车辆数据或类似领域有兴趣的。 企业数据分析师：在汽车行业或二手车市场中，需要对车辆价格进行预测和分析的专业人员。 机器学习学习者：希望学习如何使用 Python 实现机器学习模型、数据预处理和评估的初学者或中级学习者。 使用场景及目标： 汽车定价与估值：用于为汽车或二手车定价，尤其是当需要预测车辆的当前市场价格时。 汽车行业市场分析：通过数据分析和回归预测，帮助汽车销售商、经销商或市场分析师预测未来的市场价格趋势。 二手车市场：为二手车买卖双方提供价格参考，帮助制定合理的交易价格。
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