急求java客户端的一个简单问题

Kaya 2004-10-11 02:57:50
已经完成的客户端是用JWS来launch的Applet,结构如下:
Applet->Main Frame-> Components(menu, button etc...)
现在要加一个功能来监控用户的session. 如果用户一段时间内没有任何操作,再去进行客户端的操作的话,就会弹出一个对话框让用户重新登录。现在让我头疼的是,如何在Main Frame里截获用户的操作?因为不可能在每个button或者menu里都加上action listener。有没有一种简便的办法可以在Frame或者root cotent panel里来响应用户对客户端的操作?
汗~本人对java client端没啥研究,也不知道说明白没有,散分求助各位大侠~真的很急,谢谢。
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nwpulipeng 2004-10-12
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shengming_jing 2004-10-11
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学习
Kaya 2004-10-11
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顶~~
Kaya 2004-10-11
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谢谢楼上的。我就是不想改menu, button。。,因为实在是太多了。JPanel或者JFrame里有没有类似的方法,可以捕捉到客户端的操作,然后加一个Listener,从而由这个listener响应客户端的操作呢?
zhang21cnboy 2004-10-11
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用上面的方法,你根本不用修改多少。

zhang21cnboy 2004-10-11
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简单一点,你可以监测鼠标的move动作,如果鼠标没有move的时间长了,你就超时。。

呵呵,我觉得,你既然用了button,menu,那么那些botton,menu必然会相应action的。
所以你可以考虑,自己从ActionListener继承一个出来,在那里面吧监测动作的给实现了,然后所有的action都从你的这个继承。

比如说你可以
class DefalutAction implements ActionListener
{
public static m_lastDoTime = 0;
public void actionPerformed(ActionEvent e)
{
/* check time out**/
m_lastDoTime = System.currentMilliTime();
}
}
然后再子类中,记得super(e),就可以了。
Programmerjacinth 2004-10-11
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不懂。学习,
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。

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