applet 事件--java学习笔记

本文介绍了一个使用Java Applet创建的简单应用案例,该应用通过监听文本框输入来响应不同指令并显示相应的反馈信息。文章展示了如何设置文本框、处理用户输入及根据不同输入返回定制化的输出。
package applet;
import java.applet.*;
import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
public class Boy extends Applet implements ActionListener{
/**

*/
private static final long serialVersionUID = 1L;
TextField text1,text2,text3;
public void init()
{
text1=new TextField("input password",20);
//text1.setEditable(false);
text2=new TextField(20);
text2.setEchoChar('*');
text3=new TextField("I am a textfield.",20);
add(text1);
add(text2);
add(text3);
text3.setText("text resetting");
text1.addActionListener(this);
text2.addActionListener(this);

}
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
// TODO Auto-generated method stub
if(e.getSource() ==text1)
{
String word=text1.getText();
if(word.equals("boy"))
{
text3.setText("nanhai");
}
else if(word.equals("girl"))
{
text3.setText("nvhai");
}
else if(word.equals("sun"))
{
text3.setText("taiyang");
}
else
{
text3.setText("I dont know");
}
}
else if(e.getSource()==text2)
{
String word=text2.getText();
if(word.equals("boy"))
{
text3.setText("t2nanhai");
}
else if(word.equals("girl"))
{
text3.setText("t2nvhai");
}
else if(word.equals("sun"))
{
text3.setText("t2taiyang");
}
else
{
text3.setText("t2I dont know");
}
}
}
}
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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