47、Java图形用户界面开发:基于Nim游戏的实践指南

Java图形用户界面开发:基于Nim游戏的实践指南

1. 图形用户界面概述

图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)通常是我们接触新程序的第一印象。它所展示的信息能体现程序的用途,快速浏览界面的控件和菜单,就能大致了解程序的功能。与基于文本的界面相比,GUI的操作方式有本质区别。在文本界面中,程序处于主导地位,会按照自身需求而非用户意愿来索要信息;而在GUI中,用户拥有更多控制权,可以按照自己的偏好顺序执行操作,而非遵循程序的要求。这种差异决定了程序需要采用不同的架构。

开发程序的GUI可能是编程中最有成就感的部分之一,我们终于能看到自己劳动的成果,并直接操作程序。同时,界面设计也是发挥审美能力的地方。然而,创建GUI可能会耗费大量时间,还会让人感到沮丧,因为它需要运用我们所学的各种技能,如扩展现有类、编写方法、使用协作类和实例变量、运用Java接口等。不过,遵循一套具体的步骤会让工作变得更轻松。留意反复出现的模式,掌握这些模式后,就能像专业人士一样编写GUI。

我们将通过开发Nim游戏的变体来展开学习,游戏要求如下:
- 游戏开始时,有一堆代币。
- 两名玩家轮流从堆中取走1、2或3个代币。
- 取走最后一个代币的玩家获胜。
- 玩家分别标记为“红色”和“黑色”,先手玩家随机确定。
- 初始代币堆的大小在10到20个之间,随机设定。

2. 模型 - 视图 - 控制器模式

2.1 核心概念

GUI通常采用模型 - 视图 - 控制器(Model-View-Controller,MVC)模式构建。模型代表程序要解决的问题,在Nim游戏中

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值