12、强大的Groovy DSL特性

强大的Groovy DSL特性

1. SwingBuilder

很多Java开发者都对Swing用户界面(UI)深恶痛绝。但其实,Swing至今仍是构建能在任何操作系统上真正运行的原生UI应用程序的最佳方式。人们讨厌Swing主要是因为其API。由于Swing API使用起来很不方便,构建和维护Swing UI是一件苦差事。

以往开发的Swing应用程序,往往充斥着组件初始化代码,还夹杂着用于事件处理的匿名内部类。每个Swing组件,无论多小或多无关紧要,都必须通过 new 关键字创建并命名。要弄清楚所有组件如何嵌套在一起,尤其是当某些组件(如按钮组和面板)可能不可见时,更是一项没完没了的任务。

有一种调试技巧是“边框技巧”,即在布局中的每个重要顶级组件周围放置不同颜色的边框,这样就能开始理解UI的结构并调试布局。

对于开发者来说, SwingBuilder 是Groovy中最令人愉悦的特性之一,它是Swing UI急需的标记语言。过去使用Swing和Napkin Look & Feel进行快速而粗糙的UI原型设计时,演示完后往往想扔掉代码重新开始。但使用 SwingBuilder 就不会有这种情况。

Napkin Look & Feel(http://napkinlaf.sourceforge.net/ )是一种Swing外观,其设计目的是给人一种临时的感觉,以免老板认为演示代码是可以直接投入生产的代码。

以下是使用 SwingBuilder 构建的一个用于GeeTwitter搜索DS

【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