黑马程序员-------JavaGUI

本文介绍了 Java 中 AWT 和 Swing 的基本概念及其区别,并通过实例演示了如何使用 Swing 创建简单的窗体界面及菜单系统。

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Awt和Swing

  • java.Awt:Abstract Window ToolKit (抽象窗口工具包),需要调用本地系统方法实现功能。属重量级控件。
  • javax.Swing:在AWT的基础上,建立的一套图形界面系统,其中提供了更多的组件,而且完全由Java实现。增强了移植性,属轻量级控件。

继承关系图

 

 布局管理器

 常见的布局管理器:

  • FlowLayout(流式布局管理器)

从左到右的顺序排列。

Panel默认的布局管理器。

  • BorderLayout(边界布局管理器)

东,南,西,北,中

Frame默认的布局管理器。

  • GridLayout(网格布局管理器)

规则的矩阵

  • CardLayout(卡片布局管理器)

选项卡

  • GridBagLayout(网格包布局管理器)

非规则的矩阵

 

 简单的窗体创建过程:

Frame  f = new Frame(“my window”);
f.setLayout(new FlowLayout());
f.setSize(500,400);//设置窗体大小
f.setLocation(300,200);//设置窗体出现在屏幕的位置
f.setVisible(true);

 

import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
class  FrameDemo
{
	//定义该图形中所需的组件的引用。
	private Frame f;
	private Button but;

	FrameDemo()
	{
		init();
	}

	public void init()
	{
		f = new Frame("my frame");

		//对frame进行基本设置。
		f.setBounds(300,100,600,500);
		f.setLayout(new FlowLayout());

		but = new Button("my button");

		//将组件添加到frame中
		f.add(but);


		//加载一下窗体上事件。
		myEvent();

		//显示窗体;
		f.setVisible(true);

	}
	private void myEvent()
	{
		f.addWindowListener(new WindowAdapter()
		{
			public void windowClosing(WindowEvent e)
			{
				System.exit(0);
			}
		});

		//让按钮具备退出程序的功能
		/*
		按钮就是事件源。
		那么选择哪个监听器呢?
		通过关闭窗体示例了解到,想要知道哪个组件具备什么样的特有监听器。
		需要查看该组件对象的功能。
		 通过查阅button的描述。发现按钮支持一个特有监听addActionListener。

		*/
		but.addActionListener(new ActionListener()
		{
			private int count = 1;
			public void actionPerformed(ActionEvent e)
			{
				//System.out.println("退出,按钮干的");
				//System.exit(0);
				
				//f.add(new Button("Button-"+(count++)));
				//f.setVisible(true);
				//f.validate();

				//System.out.println(e.getSource());
				Button b = (Button)e.getSource();
				
				Frame f1 = (Frame)b.getParent();

				f1.add(new Button("button-"+count++));
				f1.validate();


			}
		});
	}
	public static void main(String[] args) 
	{
		new FrameDemo();
	}
}

 事件监听机制流程图

 

 

 菜单继承体系

 

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


class MyMenuDemo 
{

	private Frame f;
	private MenuBar mb;
	private Menu m,subMenu;
	private MenuItem closeItem,subItem;

	MyMenuDemo()
	{
		init();
	}
	public void init()
	{
		f = new Frame("my window");
		f.setBounds(300,100,500,600);
		f.setLayout(new FlowLayout());

		mb = new MenuBar();

		m = new Menu("文件");

		subMenu = new Menu("子菜单");



		subItem = new MenuItem("子条目");
		closeItem = new MenuItem("退出");
		
		subMenu.add(subItem);

		m.add(subMenu);
		m.add(closeItem);
		mb.add(m);

		f.setMenuBar(mb);

		myEvent();

		f.setVisible(true);


	}
	private void myEvent()
	{

		closeItem.addActionListener(new ActionListener()
		{
			public void actionPerformed(ActionEvent e)
			{
				System.exit(0);
			}
		});
		f.addWindowListener(new WindowAdapter()
		{
			public void windowClosing(WindowEvent e)
			{
				System.exit(0);	
			}
		});
	}
	
	public static void main(String[] args) 
	{
		new MyMenuDemo();
	}
}

 

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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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