awt/swing swt/jface

本文对比了AWT、Swing、SWT及JFace四种GUI技术的特点,包括组件体系、组件绘制、事件模型和包设计等方面,并分析了它们的实现原理及其对性能的影响。
比较awt/swing swt/jface

1.组件体系

a) Swing:通过在父组件上动态调用add()和remove()方法,来对组件树进行动态维护,因此,可以存在没有父组件的子组件。

b) SWT:通过在构造函数的参数中,指定父组件,因此,不可能存在没有父组件的子组件。


2.组件绘制

a) Swing:通过调用组件的paint()方法来进行组件的绘制,组件进一步对他的子组件调用paint(),从而完成整棵组件树的绘制。通过子类化,重写paint()方法,可以完全定制一个组件的绘制。

b) SWT:SWT组件只是本地平台上实际组件的一个代理,实际组件采用win32编程方式进行绘制,绘制的过程不在JVM中完成。因此,子类化也不能对绘制进行完全定制。当SWT组件进行绘制时,他在完成了本地的绘制以后,会返回JVM,然后对所有已注册的PaintListener发出通知,因此,通过注册PaintListener可以对组件绘制进行一定程度上的修改。



3.事件模型

a) Swing:Swing中的事件会跟据当前的焦点进行发送。父组件不能对事件进行过滤。Swing中的事件监听器都是有类型的,因此每个组件所能支持的事件类型是通过方法名来限定的。不能扩展。

b) SWT:SWT中的事件也是根据当前的焦点进行发送。父组件不能对事件进行过滤。SWT中支持有类型的监听器,也支持无类型的监听器,通过addListener(type,listener),我们可以为组件添加任何类型的监听器。



4.包设计

a) Swing:Swing是一个纯粹的组件库,他没有图形的操作,他的绘制最终转发给Java 2D来完成。

b) SWT:SWT包含了组件库和图形库,他的结构与AWT比较接近。

5. 其它
AWT和SWT实现原理不同:AWT控件相当于是一笔一画绣出来的,参加 java.awt.Component.paint(Graphics g),性能差;而SWT调用了操作系统后台原生库,org.eclipse.swt.widgets.Control类型中就没有类似的paint方法了,但是有一个接口org.eclipse.swt.graphics.Drawable。实现原理的不同带来了性能和用户视觉的差异。

SWING 是基于AWT提供的MVC不完全实现,JFACE是基于SWT提供的MVC不完全实现。两者的核心作用都是提供了viewer和模型封装的概念,从设计实现层面看,SWING更加唯美一些,JFACE则更加侧重于实用。SWING和JFACE两者都偏重于行为控制上下文,而对UI数据(例如,一个文本框控件中的内容)的管理都没有做太多的设计。JFACE中略有改进,提供了setData的概念。JFACE是为了Eclipse而生的,虽然后来 RCP出来了,又做了其他的包装宣传,典型的体现就是提供了JFace Text Framework和其他一些用户构建Eclipse元素的UI支持,也提供了一些系统资源管理(ImageRegsitry、 ResourceManager等)等附加功能。

SWING框架与代码很优美,但效率低,特别是高级控件如各种选择框超慢,与Windows本身不协调,使用体验差;而且再怎么使用LookAndFeel,还是不美观,总是感觉画的不清晰。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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