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:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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