字典表与列表框的讨论

本文介绍了一种方法,用于将数据库中的字典表数据加载到Java应用程序的列表框中。通过使用Vector和自定义Add类,可以有效地展示单一字段的数据。此过程包括从数据库查询数据、创建列表项并将其添加到UI组件。

在最近的一个小系统里要加入一个功能,一个列表框,数据从数据库的字典表中取得,研究了一下,实现了,记录下
只显示一个字段的内容,我采用Vector来实现,代码如下

package com . xx . work . data ;
 
import java . sql . ResultSet ;
import java . sql . SQLException ;
import java . util . Vector ;
 
import com . aheadsoft . work . dao . DBConnect ;
 
public class Add {
    
private int ID ;
    
private String workType ;
    
public int getID () {
        
return ID ;
    
}
    
public void setID ( int id ) {
        
ID = id ;
    
}
    
public String getWorkType () {
        
return workType ;
    
}
    
public void setWorkType ( String workType ) {
        
this . workType = workType ;
    
}
    
    
public Add (){
        
ID = 0 ;
        
workType = "" ;
    
}
    
    
public Add ( int ID , String workType ){
        
this . ID = ID ;
        
this . workType = workType ;
    
}
    
    
public void setID ( String newID ) {
        
if ( newID != null )
            
this . ID = Integer . parseInt ( newID ) ;
        ;
    
}
    
    
public static Vector   excute () throws Exception {
        
Vector list = new Vector () ;
        
String Str = " select * from workType " ;
        
DBConnect dbc = null ;
        
ResultSet rs = null ;
        
try {
            
dbc = new DBConnect () ;
            
try {
                
rs = dbc . executeQuery ( Str ) ;
                
while ( rs . next ()) {
                
                    
Add add = new Add () ;
                    
add . setWorkType ( rs . getString ( " workType " )) ;
                    
list . add ( add ) ;
                
}
            
} catch ( SQLException e ){
                
e . printStackTrace () ;
            
} finally {
                
if ( rs != null )
                    
rs . close () ;
            
}
            
            
        
} catch ( SQLException e ) {
            
e . printStackTrace () ;
        
} finally {
            
if ( dbc !=  null )
                
dbc . close () ;
        
}
        
return list ;
    
}
    
public static void main ( String [] args ){
        
    
}
}

(more…)

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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