28、Java 小程序与数据库连接技术全解析

Java 小程序与数据库连接技术全解析

1. Java 小程序基础操作

在 Java 小程序开发中,有一些基础操作能帮助我们更好地构建和调试程序。

首先,设置面板背景为白色,这能确保容纳小程序的矩形与网页的其他部分完美融合。通过调用 setContentPane 方法,可以在面板和小程序之间建立稳固的连接。

paint 方法用于描述小程序运动的单个快照。例如在相关代码中, paint 方法会设置图形缓冲区的字体,在屏幕上显示 hitCount 的值,然后将 hitCount 加 1。为了存储较大的数字, hitCount 被定义为 long 类型,使用 Long 类的 toString 方法将其转换为字符串。

调试小程序时,可以在小程序代码中添加 System.out.println 调用。如果使用 Eclipse, println 的输出会显示在 Eclipse 的控制台视图中。

2. 响应小程序中的事件

这里有一个带有交互式组件的小程序,其代码与之前的示例类似。为了创建特定的代码示例(如 Listing 16 - 7),可以从已有的代码(如 Listing 15 - 1)开始。这是因为小程序与 Java 框架非常相似,将框架代码进行精简通常可以创建出不错的小程序。

以下

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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