滚动条

本文提供了一个Java Swing中使用滚动条并实现监听功能的示例代码。通过具体实现展示了如何创建滚动条,并为水平和垂直滚动条添加事件监听器。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

package lll;
import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JLabel;
import javax.swing.JPanel;
public class ScrollbarTest implements AdjustmentListener {//定义变量
    JLabel lab;
    JFrame f;
    JPanel pnlMain;
    Scrollbar Hsb,Vsb;
    int x=0,y=0;
    public ScrollbarTest(){
        f=new JFrame("冬天好");//定义界面标题
        lab=new JLabel("冬天好");//定义标签内容
        Font fontstr=new Font("宋体",Font.BOLD,15);//设置字体
        lab.setFont(fontstr);
        Hsb=new Scrollbar(Scrollbar.HORIZONTAL,0,10,0,300);//定义滚动条
        Vsb=new Scrollbar(Scrollbar.VERTICAL,0,10,0,200);//定义滚动条
        Hsb.addAdjustmentListener(this);//添加方法
        Vsb.addAdjustmentListener(this);//添加方法
        pnlMain=new JPanel();
        pnlMain.add(lab);
        f.add(pnlMain,BorderLayout.CENTER);//定义BorderLayout布局方式
        f.add(Hsb,BorderLayout.SOUTH);//定义BorderLayout布局方式
        f.add(Vsb,BorderLayout.EAST);//定义BorderLayout布局方式
        pnlMain.setLayout(null);//null布局
        lab.setBounds(120,90,100,25);//设置标签在界面中的位置
        f.setSize(350,250);//设置界面大小
        f.setVisible(true);//设置界面的可见性
    }


    public void adjustmentValueChanged(AdjustmentEvent e) 
    {//实现事件的处理


    }


    public static void main(String[] args) {
        // TODO 自动生成的方法存根
        ScrollbarTest scr=new ScrollbarTest();//实例化
    }


}
Unet是一种深度学习模型,最初由Ronneberger等人在2015年提出,主要用于生物医学图像分割。在Matlab中实现Unet网络可以利用其强大的数学计算能力和友好的可视化界面,非常适合科研和教育用途。这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了在Matlab环境中构建、训练和应用Unet模型的示例。 Unet网络的特点在于其对称的架构,由下采样(编码器)和上采样(解码器)两部分组成。编码器部分用于捕捉图像的上下文信息,通过多个卷积层和池化层逐级降低特征图的分辨率,增加表示能力。解码器部分则负责恢复图像的原始空间分辨率,通过上采样和与编码器的跳连接来恢复细节信息。 在`segunet.mlx`文件中,我们可能会看到以下关键步骤的实现: 1. **网络结构定义**:定义Unet的卷积层、池化层、上采样层等。Matlab的Deep Learning Toolbox提供了构建自定义网络的函数,如`conv2d`、`maxpool2d`和`upsample2d`。 2. **损失函数选择**:图像分割通常使用交叉熵损失(cross-entropy loss),有时也会结合Dice系数或Jaccard相似度来评估模型性能。 3. **数据预处理**:`data`文件可能包含训练和验证数据,需要进行归一化、分批次等预处理操作。 4. **模型训练**:设置优化器(如Adam)、学习率策略,并执行训练循环。 5. **模型评估**:在验证集上评估模型的性能,例如计算 Dice 指数或IoU(Intersection over Union)。 6. **可视化结果**:展示模型预测的分割结果,与实际标签对比,帮助理解模型性能。 为了运行这个Demo,你需要确保安装了Matlab的Deep Learning Toolbox以及相关的数据集。`segunet.mlx`是Matlab Live Script,它将代码、注释和输出结合在一起,便于理解和执行。在Matlab环境中打开此脚本,按照指示操作即可。 此外,了解Unet在网络架构设计上的创新,比如跳跃连接(skip connections),有助于理解模型为何能有效地处理图像分割任务。Unet的成功在于它既能捕捉全局信息又能保留局部细节,因此在生物医学图像分析、遥感图像分割、语义分割等领域有广泛应用。 这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了一个直观的起点,帮助初学者和研究人员快速上手Unet网络的实现和训练,为后续的图像分割项目打下基础。通过学习和实践,你可以掌握深度学习在Matlab中的应用,进一步提升在图像处理领域的技能。
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