AWT窗体练习2

package awtMenu;

import java.awt.*;
import java.awt.event.*;

public class TestMenu {
	public static void main(String[] args) {
		MyMenuFrame f=new MyMenuFrame();
	}
}

class MyMenuFrame extends Frame//定义窗口类
{
	MenuBar m_MenuBar;//定义菜单条
	Menu menuFile,menuEdit,sub_Edit_Font;//定义菜单项
	MenuItem mi_File_Open,mi_File_Close,mi_File_Exit;//打开,关闭,退出
	MenuItem mi_Edit_Cut,mi_Edit_Copy,mi_Edit_paste;//剪切,复制,粘贴
	CheckboxMenuItem mi_Font_Style,mi_Font_Size;//定义选择式的菜单子项
	
	PopupMenu popM;//定义弹出式菜单
	MenuItem pi_Left,pi_Center,pi_Right;//定义弹出式菜单的菜单子项
	
	TextArea ta;//定义文本域
	String ta_Font_Name;
	int ta_Font_Style, new_Style, ta_Font_Size, new_Size;
	
    MyMenuFrame()//构造函数
    {
		super("拥有菜单的窗口");//指定窗口标题
		
		ta = new TextArea("\n\n\n\t\t\t目前没有执行菜单命令",5,30);
		ta.addMouseListener(new HandleMouse());//文本域响应鼠标事件
		add(ta,BorderLayout.CENTER);//将文本域加到窗体中央位置
		
		m_MenuBar =new MenuBar();//创建菜单条
		
		menuFile =new Menu("文件");//创建‘文件’菜单项
		mi_File_Open=new MenuItem("打开");//依次创建菜单子项
		mi_File_Open.setShortcut(new MenuShortcut(KeyEvent.VK_0));//指定快捷键
		mi_File_Close=new MenuItem("关闭");
		mi_File_Exit=new MenuItem("退出");
		mi_File_Open.addActionListener(new HandleAct());//使菜单项响应动作事件
		mi_File_Close.addActionListener(new HandleAct());
		mi_File_Exit.addActionListener(new HandleAct());
		menuFile.add(mi_File_Open);//把菜单子项加入菜单
		menuFile.add(mi_File_Close);
		menuFile.addSeparator();//加入分割条
		menuFile.add(mi_File_Exit);
		m_MenuBar.add(menuFile);//把‘文件’菜单项加入菜单条
		
		menuEdit=new Menu("编辑");
		mi_Edit_Cut=new MenuItem("剪切");//创建选择菜单子项
		mi_Edit_Copy=new MenuItem("复制");
		mi_Edit_paste=new MenuItem("粘贴");
		sub_Edit_Font =new Menu("字体");//创建子菜单项
		mi_Font_Style=new CheckboxMenuItem("粗体");//隐含为未选中
		mi_Font_Size=new CheckboxMenuItem("大字体");
		mi_Edit_Cut.addActionListener(new HandleAct());//注册监听者
		mi_Edit_Copy.addActionListener(new HandleAct());
		mi_Edit_paste.addActionListener(new HandleAct());
		mi_Font_Style.addItemListener(new HandleItem1());//选择式菜单命令监听者
		mi_Font_Size.addItemListener(new HandleItem2());
		sub_Edit_Font.add(mi_Font_Style);//向子菜单加入菜单命令
		sub_Edit_Font.add(mi_Font_Size);
		menuEdit.add(mi_Edit_Cut);
		menuEdit.add(mi_Edit_Copy);
		menuEdit.add(mi_Edit_paste);
		menuEdit.addSeparator();//加入分割条
		menuEdit.add(sub_Edit_Font);//加入带有子菜单的菜单项
		m_MenuBar.add(menuEdit);//把编辑菜单加入菜单条
		
		this.setMenuBar(m_MenuBar);//把菜单条加入整个Frame容器
		
		popM=new PopupMenu();//创建弹出菜单
		pi_Left=new MenuItem("左对齐");//为弹出窗口创建菜单子项
		pi_Left.addActionListener(new HandleAct());//使弹出菜单响应动作事件
		popM.add(pi_Left);//未弹出菜单加入菜单子项
		pi_Center=new MenuItem("居中");
		pi_Center.addActionListener(new HandleAct());
		popM.add(pi_Center);
		pi_Right=new MenuItem("右对齐");
		pi_Right.addActionListener(new HandleAct());
		popM.add(pi_Right);
		ta.add(popM);//将弹出菜单加在文本域上
		
		addWindowListener(new HandleClose());//将Frame注册给窗口事件监听者
		setSize(400,200);//设置Frame初始大小
		setVisible(true);//设置Frame可见
		ta_Font_Name=(ta.getFont()).getName();//取文本域字体
		ta_Font_Style=(ta.getFont()).getStyle();
		new_Style=ta_Font_Style;
		ta_Font_Size=(ta.getFont()).getSize();
		new_Size=ta_Font_Size;
				
	}//构造函数结束
    
    class HandleAct implements ActionListener//内部类,处理菜单命令
    {
    	public void actionPerformed(ActionEvent e)//响应动作事件
    	{
    		if(e.getActionCommand()=="退出")//‘退出’菜单命令
    		{
    			dispose();//释放资源
    			System.exit(0);//退出程序
    		}
    		else//执行其它菜单命令时只显示菜单名称
    			ta.setText("\n\n\n\t\t\t"+"执行菜单命令:"+e.getActionCommand());
    	}
    }
    class HandleMouse extends MouseAdapter//内部类,处理鼠标事件
    {
    	public void mouseReleased(MouseEvent e)//鼠标松开事件
    	{
    		if(e.isPopupTrigger())//检查鼠标是否由弹出菜单引发
    		{
    			popM.show((Component)e.getSource(), e.getX(), e.getY());
    		}//将弹出菜单显示在用户鼠标点击的位置
    	}
    }
    class HandleItem1 implements ItemListener//内部类,处理粗体
    {
    	public void itemStateChanged(ItemEvent e)//响应选择型菜单项
    	{
    		if(((CheckboxMenuItem)e.getSource()).getState())//查看是否选中
    		{//选中处理
    			new_Style=Font.BOLD;
    			ta.setFont(new Font(ta_Font_Name,new_Style,new_Size));
    			ta.setText("\n\n\n\t\t\t"+"你选择了粗体");
    			
    		}
    		else//未选中处理
    		{
    			new_Style=ta_Font_Style;
    			ta.setFont(new Font(ta_Font_Name,new_Style,new_Size));
    			ta.setText("\n\n\n\t\t\t"+"你没有选择粗体");
    		}
    	}
    }
    class HandleItem2 implements ItemListener//内部类,处理大字体
    {
    	public void itemStateChanged(ItemEvent e)//响应选择型菜单项
    	{
    		if(((CheckboxMenuItem)e.getSource()).getState())//查看是否选中
    		{//选中处理
    			new_Size=ta_Font_Size*2;
    			ta.setFont(new Font(ta_Font_Name,new_Style,new_Size));
    			ta.setText("\n\n\n\t\t\t"+"你选择了大字体");
    		}
    		else//未选中处理
    		{
    			new_Size=ta_Font_Size;
    			ta.setFont(new Font(ta_Font_Name,new_Style,new_Size));
    			ta.setText("\n\n\n\t\t\t"+"你没有选择大字体");
    		}    			
    	}
    }
    class HandleClose extends WindowAdapter//处理窗口事件
    {
    	public void windowClosing(WindowEvent e)//响应窗口关闭
    	{
    		dispose();//释放窗体所占资源
    		System.exit(0); //退出程序
    	}
    }    	
}//end of MyMenuFrame

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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