HTML和applet

如何在HTML中加入applet程序
第一步分别写一个HTML和.java 代码
然后将.java 代码编译
编译方式参考百度文库的方法
http://jingyan.baidu.com/article/90bc8fc87cbbe2f653640ca5.html
编译完成后,将.class文件和写好的.html文件放在同一个文件夹下,然后,点击打开html文件
在实际的操作中的问题
第一:在本地如果不编译成.class文件,直接运行,浏览器需要支持能运行java
第二:如果编译成了.class文件,用浏览器打开后,提示安全等级问题。
然后我将代码放到Apache上面:

下面是测试代码

import java.applet.Applet;
import java.awt.Graphics;

public class   HelloWorld extends Applet{

    @Override
    public void paint(Graphics g) {
        super.paint(g);
        g.drawString("你们好!", 20, 10);
    }
    }


<h1>主题</h1>
<p>内容内容内容</p>
 <applet code=HelloWorld.class width=300 height=200>
  </applet>

</body>
</html>
(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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