48、Java 图形用户界面:视图与控制器构建指南

Java 图形用户界面:视图与控制器构建指南

1. 视图与控制器概述

在 Java 开发中,视图(View)负责将模型(Model)中的信息展示给用户,它是用户界面的可见部分。而控制器(Controllers)则让界面具备交互性,它们监听用户对按钮、菜单等控件的操作,然后调用模型中的相应命令。

2. 界面设计

Java 提供了丰富的用户界面组件,如按钮、文本框、菜单、滑块和标签等。在设计界面时,需要考虑选择哪些组件最适合展示模型信息和接收用户输入,以及如何在屏幕上进行最佳布局。在学习基础阶段,我们主要使用标签来显示信息,用文本框接收用户输入。

以下是一个简单的 Nim 模型类测试代码示例:

// 部分代码省略...
/** Test the class. */
public static void main(String[] args) {
    System.out.println("Testing NimModel");
    NimModel nim = new NimModel(10, Player.RED);
    Test.ckEquals("pile size", 10, nim.getPileSize());
    Test.ckEquals("winner", Player.NOBODY, nim.getWinner());
    Test.ckEquals("next", Player.RED, nim.getWhoseTurn());
    // ------ find the code to see complete test suite --
【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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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