高手们好,求帮我调通下这个电子词典的源码,多谢!!

clintonus 2010-12-16 12:15:36
高手们好,编程我纯粹业余,能用vb照猫画虎地给自己做点小工具.j2me是彻底没用过,不是英语看不懂,英语倒是我强项,就是从头学java那个语法方法太恼人.近来心头忽热,想把自己的整理的单词表弄到自己手机上(电脑上能实现的就冲动想往手机上搬),好随时随地查询温习.有道词典 金山词霸的java版本又都不能导入用户词典。vb的话是很简单的,驱动个数据库就行了.j2me不行,这我就完全两眼一抹黑.VB基本上不用几行代码,画几个控件就行.受VB激励,我这心情实在是太热烈了,于是发帖啊,Google啊,百度啊,实践证明,网上现成的代码是:没有.千折不回总算是找到本有这个内容的书,但是它竟然不提供源码光盘也不提供网上下载!没办法,做苦力重新一字一句敲出来.有不懂的,就到这里来请教了.这里高手如云,难者不会会者不难,各位高手看我敲键盘辛苦份上用点业余时间帮修正组织调通一下,就当是放松好了^_^,多多帮忙!小生感谢不尽!!

书本相关部分内容的书页我拍了照,做成了pdf,和我敲出来的代码,和我自己在Eclipse3.6.1 + wtk2.52弄的workspace文件夹一起,都打包了.

这里论坛资源上传我老是传不上,没办法,弄到qq邮箱里了:javacsdn@qq.com 用户名和密码也都是javacsdn 。大家不要改密码哈。

大家下,下来了帮忙看帮忙改帮忙补充,直到编译通过为止,来点帖子讲解讲解(我这水平只能看懂"手把手教你xxx"的那种教程呵),调通了给我发一份(别用nokia什么的模拟器呵,用wtk好了,我没nokia的手机,我是Philips的(也就是说可能要那种经常在网上看到的那种所谓"通用版"类型的java程序才能跑,要不然可能调试出来偶手机也不能用,那我可又抓瞎了.)呵。谢谢!我的邮箱 wanke5@qq.com .

这个包里的文件夹“这个是书本完全原样照抄录的.java文档”和“dictn”(我自己Eclipse中弄的workspace文件夹,在Eclipse里一大堆红叉叉哈)文件夹之间,我唯一改了的地方在search_ch_UI.java(汉英查询)中,原书有有这么三行貌似是省略:

………….
}
………….

我比照search_en_UI.java(英汉查询)把它替换成了相对应的代码(但把en_UI替换成ch_UI,我不知道这样做对不对,大家帮我看下)
back=new Command("返回",Command.BACK,1);
search=new Command("查询",Command.ITEM,1);
addCommand(search);
addCommand(back);
setCommandListener(this);
setItemStateListener(this);
}
public void clear(){
text.setString(null);
}
public synchronized static search_en_UI getInstance(){
if(instance==null)
instance=new search_en_UI ();
else
instance.clear();
return instance;
}
public void commandAction(Command c, Displayable d) {
if(c = = back){
display.setCurrent(MainMenu.getInstance());
}
else if(c = = search){
doSearch();
}
}


另外很重要一个事我没明白,书里没讲,那个MyDict文件要怎么放?放资源(res)文件夹吗?.tXt格式吗?各个“字段”之间(比如单词和释义)之间怎么隔开?
音标就算了,我看到有的书说要用图片什么的,可能太复杂了,换成个“记忆法”字段好了.
为了举例用,我附了个《不择手段记单词》的词库在这里,不知道要什么格式,就直接是eXCeL的,要弄成什么格式样跟我说一声,干苦力活我擅长."汉英查询"那块就算了,就随便弄几个单词进去做个样子好了.

另外附上j2me版的金山词霸 和 有道词典jar,不知道有没有点参考作用.有的高人直接指点说反编译它们,反正我不敢想.但是解压缩出来,一些它的资源文件什么的是可以直接看到的,可以看到它的音标就是用的png小图.这个不是我的重点,仅供大家也许有用,没别的考虑.

论坛里电子词典的问题也不少,大家来完整搞定我这个呵。我分没了,只有这点了,不好意思。

谢谢!祝大家2011年新年快乐!
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qimeng140911 2011-11-28
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请问词典的词库是怎么做的·····
longke100 2011-02-26
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你的代码是一本书上的 部分代码啊
我读 过啊

我 有个 自己写的代码 还有许多收藏的 词典代码

你要的话 麻烦发发个信息到我的油箱 longkeman@yahoo.com.cn

我们共同学习
clintonus 2011-01-12
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谢谢大侠!我自己菜菜地看了下,有些只是头文件没有import而已,但有些是书本做着自己就有错误,但是应该说代码大部是完全的,只有几个小不通。
这些写书的也是,弄个代码自己都不调通再出版,白纸黑字的,个半成品就敢拿出来,弄得我们这种菜鸟转辗反侧抓耳挠腮的,跟存心逗我们玩似得。
大侠加油!期待中。。。

[Quote=引用 20 楼 bb_feiyu 的回复:]
我试试看
[/Quote]
bb_feiyu 2010-12-30
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我试试看
clintonus 2010-12-26
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这里的分可以追加吗?可以的话怎么加? 是不是因为我设定的分太少了没人理我啊?没办法我当时发帖的时候就只有那么点分了
clintonus 2010-12-25
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哪位高手能帮忙调通下?
以 俞敏洪的 gre词汇精选(红宝书)相赠!全版的,也就是包括了同反义词 例句 记忆方法的,8000多词的,access数据库格式。不可多得的资料!!!!
clintonus 2010-12-25
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j2me guys so ungelivable
liu285702520 2010-12-24
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没有···
clintonus 2010-12-23
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冷冷清清
clintonus 2010-12-21
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我终于把资源传上来了,地址:
http://download.csdn.net/source/2925881

不用资源分的:0 ,大家尽情下,帮我调呵,谢谢!!

------------
英汉汉英词典源码 英汉汉英词典源码
资源大小: 7.11MB
Tag: 词典 源码
资源分: 0

风影萧诺 2010-12-19
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没有遇到啊!!!
clintonus 2010-12-19
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唉,大家都忙着过新年呢?
clintonus 2010-12-19
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唉,大家都忙着过新年呢?
dongfeng0803 2010-12-19
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看了你的东西,加我QQ:474131099,我们讨论下~谢谢。。。
dongfeng0803 2010-12-19
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我也正在搞手机词典额。。。软件工程的课程作业,借鉴下~
clintonus 2010-12-18
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[Quote=引用 1 楼 tiewantn 的回复:]
顶楼主,晚上看看
[/Quote]

谢谢!
clintonus 2010-12-18
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any guy geliable ? thanks !
麦田捕手 2010-12-16
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顶楼主,晚上看看
内容概要:本文针对网型T型三电平逆变器的低电压穿越(LVRT)能力及其综合控制策略开展深入研究,重点分析电网电压跌落条件下逆变器的动态响应特性与稳定性控制方法。研究基于Simulink平台构建详细的系统仿真模型,融合改进的电流环控制策略与中点电位平衡控制算法,有效提升逆变器在故障工况下的电流跟踪精度、过流抑制能力和直流侧中点电压稳定性。通过多场景仿真验证,所提出的综合控制策略能够显著增强逆变器在低电压穿越过程中的鲁棒性与电能质量,确保新能源系统在电网扰动下的持续可靠并网运行。; 适合人群:电力电子、新能源发电、电力系统自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事并网逆变器设计与控制的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解三电平逆变器在电网故障下的运行机理与控制挑战;②掌握低电压穿越技术中电流限幅、故障响应及中点电位平衡的核心控制方法;③应用于光伏、风电等新能源并网系统的控制策略开发与仿真验证; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型进行动手实践,重点关注控制器参数设计、中点电位观测与调节模块的实现逻辑,并通过对比不同电压跌落深度和控制策略的仿真结果,深化对系统动态行为与控制性能的理解。
yolo算法港口码头船舶目标检测数据集 目标类别:['ship'] 中文类别:['船舶'] 训练集:16046 张 验证集:1971 张 测试集:983 张 总计:19000 张 该数据集提供了data.yaml文件,内容如下: train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 1 names: ['ship'] 该数据集聚焦于港口码头及近海水域的船舶检测任务,涵盖多种类型船舶在不同天气、光照和水文条件下的真实场景。图像样本覆盖了货轮、客轮、拖船、油轮及工程船等典型船只,充分体现了海上交通与港口作业的复杂性与多样性。通过高精度标注,该数据集为海上智能监控、船舶识别与航行安全预警系统提供了高质量的数据支撑,具有重要的实际应用价值。 该数据集在训练集、验证集和测试集之间实现了科学合理的分布,训练集包含16046张图像,验证集1971张,测试集983张,总计19000张。这种分布结构确保了模型在训练过程中具备充足的样本学习能力,同时验证集与测试集规模适中,能够有效评估模型的泛化性能与稳定性,符合深度学习项目对数据划分的标准要求。 该数据集的标注工作严谨规范,所有船舶均采用精确边界框进行标注,覆盖了不同尺寸、姿态和视角下的目标实例。标注框紧密贴合船舶轮廓,未出现明显偏移或遗漏,且在复杂背景(如水面反光、雾天、桥梁遮挡)下仍保持高一致性。标注信息完整可靠,为后续模型训练提供了坚实基础。 该数据集可广泛应用于港口自动化管理、海上交通监控、船舶动态跟踪、航道安全预警以及海洋执法等领域。其丰富的场景覆盖和多样化的船舶类型使其特别适用于智慧港口建设、海上搜救系统开发及航运物流智能化升级,能够有效提升相关系统的识别准确率与响应效率,推动海洋经济数字化转型。

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