java监听用生活小栗子说明

本文深入浅出地介绍了事件监听机制的基本概念,包括事件、事件源和事件监听者的定义,并通过实例解释了监听流程。此外还列举了常见的事件类型及其对应的监听接口。

1、先清楚什么是事件?什么是事件源?什么是事件监听者?

比如登录某账户,输入密码和用户名后,需要单击“确定”按钮才能进入,这个单击的动作事件,这个“确定”按钮事件源
所以事件是指用户对组件发生的动作,而事件源则是触发动作的组件。
事件监听者是系统接收到所产生的事件,然后根据这些事件作相应的处理。

2、事件监听这个流程举个简单栗子讲就是,当一个值改变的时候,有一个事件能监听到它,知道它改变了,从而做出相应的反应。点击打开链接(这个帖子里讲的很详细,看完我们提出三个疑问并解决下)

  • 为什么需要addListener( Listener listener)

要监听A的变化,当然要对A发生改变的所在类添加一个监听者啊 (类似查案了解到A是嫌疑人,但没有证据,就需要派警察这个监听者去监视A,在发现A有犯罪动作即证据时拿下他)

  • 为什么listener要放到List里,如 private List<Listener> listeners = new ArrayList<Listener>() ;

监听不一定只监听一次,通常事件源这个动作会发生多次,当然需要多次监听(类似A产生犯罪行为,但是明知道他有更严重的犯罪行为会显现,那就不能只监视他一次就完全抓捕,当然得多监听几次多捉到些证据才能全面判刑)

  • 为什么Listener这个接口还会被另一个类实现,作用是什么 (class MyListener implements Listener)

为了在MyListener这个类中具体实现接口里的方法 (在监听过程中,发现A有犯罪行为1和犯罪行为2,犯罪情节越严重,触犯的法律条目就越多,即接口里的方法在监听到A的犯罪行为时会给他按法律定罪名,至于具体触犯了那些条律则是在这个接口方法中告知我们)

3、事件类的种类有哪些?

 动作事件(ActionEvent)、鼠标事件(MouseEvent)、焦点事件(FocusEvent)等。

4、各类事件监听者的接口有哪些?

处理动作事件的监听接口(ActionListener)、窗口事件的监听接口(WindowListener)、焦点事件(FocusListener)等。



下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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