Java Swing实现简易披萨订单程序示例

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0 下载量 8 浏览量 更新于2024-12-05 收藏 20KB RAR 举报
资源摘要信息: "这是一个名为PizzaOrder的Java Swing程序示例。该程序展示如何使用Swing组件来创建一个简单的用户界面。Swing是Java的一个图形用户界面工具包,用于开发跨平台的桌面应用程序。以下是对该程序的知识点详细解析。 1. Java Swing基础 Java Swing是Java的一部分,提供了一组用于构建图形用户界面(GUI)的类和接口。它是JFC(Java Foundation Classes)的一部分,并且可以用来创建窗口化程序,这些程序不仅界面美观,而且具有很好的交互性。 2. Swing组件的应用 Swing组件是构成GUI的各个元素,例如按钮、文本框、下拉列表等。在PizzaOrder这个程序中,开发者使用了Swing组件来展示如何构建一个简单的订单系统,用户可以在这个系统中通过点击按钮选择比萨饼,并通过输入框输入自己的订单信息。 3. Swing的体系结构 Swing使用了Model-View-Controller (MVC) 设计模式。模型(Model)包含了程序的数据,视图(View)负责展示数据,控制器(Controller)处理用户的输入,将命令传递给模型。这种分离关注点的方式使得Swing应用程序易于维护和扩展。 4. 程序界面布局 Swing中通常使用布局管理器来控制组件的位置和大小。常见的布局管理器包括BorderLayout、FlowLayout、GridLayout等。在PizzaOrder程序中,开发者可能使用了其中的一种或多种布局管理器来设计用户界面,以合理安排各种订单选项和输入框。 5. 事件处理 Swing组件都是事件监听器,它们可以响应各种事件,如鼠标点击、按键等。在这个简单的比萨订单程序中,按钮点击事件是核心交互之一。开发者需要为按钮添加事件监听器,当用户点击选择比萨时,程序能够做出相应的响应。 6. 程序设计模式 该程序可能使用了MVC模式,但是由于描述中提到是“简单程序”,所以它的实现可能会更加直接和基础,而不是使用复杂的架构设计模式。 7. Swing中的线程处理 Swing不是线程安全的,因此在更新GUI时,必须在事件调度线程(EDT)上进行。在PizzaOrder程序中,如果涉及到多线程操作,开发者需要确保遵守这一规则,以避免界面冻结或数据不一致的问题。 8. Swing的高级特性 Swing提供了许多高级特性,如绘制图形、设置样式、创建复杂的用户界面布局等。虽然PizzaOrder可能只是一个基础应用,但其开发者可以基于这个基础来扩展更多的Swing高级功能。 9. 程序的构建和运行环境 该程序需要在Java环境中运行,因为它是用Java语言编写的。开发者需要安装Java开发工具包(JDK),并配置好编译器和运行环境来编译和执行这个程序。 10. 程序的扩展性 对于这样的简单示例程序,开发者在构建时可能会考虑到未来的扩展性,例如增加订单管理功能、加入用户登录验证、实现比萨饼的定制等。 通过这些知识点的介绍,可以看出PizzaOrder是一个关于Java Swing GUI开发的入门级教学工具。它能够帮助初学者理解Swing组件的应用,并在实际编程中掌握GUI开发的基本技能。"

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B,所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传

帮我为下面的代码加上注释:class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征(如:GC-content、序列长度等) def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

2023-06-06 上传