35、Java输入输出与GUI编程全解析

Java输入输出与GUI编程全解析

1. 操作差异概述

在操作上,与以往有一些关键不同:
- 使用 cd 命令切换到包的源路径和类路径所在目录,如 D:/cs101
- 利用 jar 命令创建一个名为 cs101Lib.jar 的新 .jar 文件。命令的最后部分 *.class 指定要放入其中的 .class 文件,星号 * 表示包含所有以 .class 结尾的文件,这里指 ServerRecord.class Prompt.class
- javac java 现在使用包含新 .jar 文件的类路径,而非原来的 D:/cs101/

大多数集成开发环境(IDE)了解源路径和类路径,可在IDE设置中查找相关术语,文档会说明如何包含个人库的路径或 .jar 文件。

2. Java流的概念及分类

Java的输入输出库基于流的概念。流是从源到目的地(或接收器)的有序信息集合,类似于从源头(泉眼或湖泊)流向汇处(海洋)的水流。

流可以通过以下三个问题进行分类:
- 输入流还是输出流

【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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