java windowbuilder案例

Java WindowBuilder是一个Java GUI设计工具，它可以帮助开发者快速创建Java应用程序的用户界面。通过使用WindowBuilder，开发者可以使用拖放操作来创建GUI，从而提高开发效率。

相关问题

windowbuilder使用案例添加事件监听实现输入密码登录

在使用 WindowBuilder 创建 GUI 界面时，您可以通过添加事件监听器来实现输入密码登录的功能。以下是一个简单的示例代码：

import java.awt.EventQueue;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JPanel;
import javax.swing.JLabel;
import javax.swing.JTextField;
import javax.swing.JPasswordField;
import javax.swing.JButton;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;

public class PasswordLoginExample {

    private JFrame frame;
    private JTextField textField;
    private JPasswordField passwordField;

    public static void main(String[] args) {
        EventQueue.invokeLater(new Runnable() {
            public void run() {
                try {
                    PasswordLoginExample window = new PasswordLoginExample();
                    window.frame.setVisible(true);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }

    public PasswordLoginExample() {
        initialize();
    }

    private void initialize() {
        frame = new JFrame();
        frame.setBounds(100, 100, 450, 300);
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.getContentPane().setLayout(null);

        JPanel panel = new JPanel();
        panel.setBounds(0, 0, 434, 261);
        frame.getContentPane().add(panel);
        panel.setLayout(null);

        JLabel lblUsername = new JLabel("Username:");
        lblUsername.setBounds(26, 53, 96, 14);
        panel.add(lblUsername);

        textField = new JTextField();
        textField.setBounds(132, 50, 150, 20);
        panel.add(textField);
        textField.setColumns(10);

        JLabel lblPassword = new JLabel("Password:");
        lblPassword.setBounds(26, 90, 96, 14);
        panel.add(lblPassword);

        passwordField = new JPasswordField();
        passwordField.setBounds(132, 87, 150, 20);
        panel.add(passwordField);

        JButton btnLogin = new JButton("Login");
        btnLogin.setBounds(167, 150, 89, 23);
        panel.add(btnLogin);

        btnLogin.addActionListener(new ActionListener() {
            public void actionPerformed(ActionEvent e) {
                String username = textField.getText();
                String password = new String(passwordField.getPassword());
                
                // 在这里可以编写验证登录逻辑
                if (username.equals("admin") && password.equals("password")) {
                    System.out.println("登录成功");
                } else {
                    System.out.println("登录失败");
                }
            }
        });
    }
}

这个示例代码创建了一个简单的窗口，包含一个用户名文本框、一个密码文本框和一个登录按钮。当点击登录按钮时，会触发事件监听器的 actionPerformed 方法。在这个方法中，可以获取用户名和密码的输入值，并在此处编写验证登录逻辑。根据输入的用户名和密码进行判断，可以输出相应的登录成功或登录失败信息。

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况下您可能需要更复杂的验证逻辑和界面设计。希望这个示例能对您有所帮助！

Java Word2Vec案例

以下是一个使用Java Word2Vec实现词向量的简单示例代码：

import java.util.Collection;
import java.io.File;
import org.deeplearning4j.models.word2vec.Word2Vec;
import org.deeplearning4j.models.word2vec.wordstore.inmemory.InMemoryLookupCache;
import org.deeplearning4j.models.word2vec.wordstore.WordStore;
import org.deeplearning4j.models.word2vec.wordstore.VocabCache;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizerfactory.DefaultTokenizerFactory;
import org.deeplearning4j.text.tokenization.tokenizer.TokenizerFactory;

public class Word2VecExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 加载训练数据
        File file = new File("data.txt");
        SentenceIterator iter = new BasicLineIterator(file);

        // 配置Word2Vec参数
        TokenizerFactory tokenizerFactory = new DefaultTokenizerFactory();
        VocabCache vocab = new InMemoryLookupCache();
        WordStore wordStore = new InMemoryLookupCache();
        Word2Vec vec = new Word2Vec.Builder()
                .minWordFrequency(5)
                .iterations(1)
                .layerSize(100)
                .seed(42)
                .windowSize(5)
                .iterate(iter)
                .vocabCache(vocab)
                .tokenizerFactory(tokenizerFactory)
                .build();

        // 训练模型
        vec.fit();

        // 获取词向量
        double[] vector = vec.getWordVector("apple");

        // 获取近义词
        Collection<String> similarWords = vec.wordsNearest("day", 10);

        // 保存模型
        WordVectorSerializer.writeWord2VecModel(vec, "model.bin");
    }
}

在上面的代码中，我们首先使用BasicLineIterator类加载训练数据。然后，我们使用Word2Vec.Builder配置Word2Vec的参数，包括最小词频、迭代次数、词向量维度等等。接下来，我们使用fit()方法训练模型，并使用getWordVector()方法获取单词的词向量，使用wordsNearest()方法获取近义词。

最后，我们使用WordVectorSerializer类将模型保存到文件中。可以使用以下代码加载保存的模型：

Word2Vec vec = WordVectorSerializer.readWord2VecModel("model.bin");