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JavaSwing_8.1:焦点事件及其监听器 - FocusEvent、FocusListener

低级别事件指示Component已获得或失去输入焦点。 由组件生成此低级别事件(如一个TextField)。 该事件被传递给每一个FocusListener或FocusAdapter注册,以接收使用组件的此类事件对象addFocusListener方法。 ( FocusAdapter对象实现FocusListener接口。)每个此类侦听器对象获取此FocusEvent当事件发生时。 有两个焦点事件级别:持久性和暂时性的。 永久焦点改变事件发生时焦点直接移动从一个组件到另一个,例如通过到requestFocus的(呼叫)或作为用户使用TAB键遍历组件。 当暂时丢失焦点的组件的另一个操作,比如释放Window或拖动滚动条的间接结果一时焦点变化的事件发生。 在这种情况下,原来的聚焦状态将被自动一旦操作完成恢复,或者,对于窗口失活的情况下,当窗口被重新激活。 永久和临时焦点事件使用FOCUS_GAINED和FOCUS_LOST事件id传递; 水平可以使用isTemporary()方法的事件区分开来。 如果未指定的行为将导致的id任何特定的参数FocusEvent实例不是从范围FOCUS_FIRST到FOCUS_LAST

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【人工智障入门实战1】终于完结..尝试第三个DRL方案,效果终于令人满意了!

•如何设计一个类flappy-bird小游戏:【python实战】使用pygame写一个flappy-bird类小游戏 | 设计思路+项目结构+代码详解|新手向•DFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:【深度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解DFS|DFS与BFS的区别|用DFS自动控制我们的小游戏•BFS 算法是怎么回事,我是怎么应用于该小游戏的:【广度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解BFS|思路+代码详解|用DFS自动控制我们的小游戏•强化学习为什么有用?其基本原理:无需公式或代码,用生活实例谈谈AI自动控制技术“强化学习”算法框架•方案一:构建一个简单的卷积神经网络,使用DRL框架tianshou匹配DQN算法•方案二:构造一个简单的神经网络,以DQN方式实现小游戏的自动控制

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Dubbo 压测插件的实现——基于 Gatling

Gatling 是一个开源的基于 Scala、Akka、Netty 实现的高性能压测框架,较之其他基于线程实现的压测框架,Gatling 基于 AKKA Actor 模型实现,请求由事件驱动,在系统资源消耗上低于其他压测框架(如内存、连接池等),使得单台施压机可以模拟更多的用户。此外,Gatling 提供了一套简单高效的 DSL(领域特定语言)方便我们编排业务场景,同时也具备流量控制、压力控制的能力并提供了良好的压测报告,所以有赞选择在 Gatling 基础上扩展分布式能力,开发了自己的全链路压测引擎 MAXIM。全链路压测中我们主要模拟用户实际使用场景,使用 HTTP 接口作为压测入口,但有赞目前后端服务中 Dubbo 应用比重越来越高,如果可以知道 Dubbo 应用单机水位将对我们把控系统后端服务能力大有裨益。基于 Gatling 的优势和在有赞的使用基础,我们扩展 Gatling 开发了 gatling-dubbo 压测插件。

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