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高分求大家的绘图编程,特意出2个的题目考考大家!!对者马上结贴,绝不食言^_^
mulang1024
2004-12-12 09:27:48
1.在Applet中画矩形,要求矩形左上角点坐标(20,20),宽高为400*200,上下左右 边设为蓝色、矩形填充色为绿色,并在居中的位置写上文字“面向对象程序设计”,字体为楷体 _gb2312,大小自行确定。
2.自定义画椭圆(或圆)的方法,画一组椭圆(最大半径200),以圆心处为参考点,半径依次增 加2个像素,圆周的颜色随机。
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高分求大家的绘图编程,特意出2个的题目考考大家!!对者马上结贴,绝不食言^_^
1.在Applet中画矩形,要求矩形左上角点坐标(20,20),宽高为400*200,上下左右 边设为蓝色、矩形填充色为绿色,并在居中的位置写上文字“面向对象程序设计”,字体为楷体 _gb2312,大小自行确定。 2.自定义画椭圆(或圆)的方法,画一组椭圆(最大半径200),以圆心处为参考点,半径依次增 加2个像素,圆周的颜色随机。
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mulang1024
2004-12-15
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给答案,并且揭贴:
/*1.*/
import java.applet.Applet ;
import java.awt.Graphics ;
import java .awt .Color ;
import java .awt .Font ;
public class drawRect extends Applet
{
public void paint(Graphics g)
{
g.setColor( Color.blue );
g.drawRect(20,20,400,200);
g.setColor(new Color(0,255,0));
g.fillRect(21,21,399,199);
g.setColor(new Color(255,0,0));
g.setFont (new Font ("楷体_gb2312",Font.PLAIN ,16));
g.drawString("面向对象程序设计", 175,124);
}
}
//2.
import java .awt .Graphics ;
import java .applet .Applet ;
public class Oval extends Applet
{
public void Circle(Graphics g,int x,int y,int rx,int ry)
{
g.drawOval(x-rx,y-ry,2*rx,2*ry);
}
public void paint(Graphics g)
{
int x0=150,y0=250,rx=100,ry=100;
int dx=50,n=5;
for(int i=0;i<n;i++)
{
int x=x0+ i*dx;
Circle(g,x,y0,rx,ry);
ry+=2;
}
}
}
sy5591
2004-12-14
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up
lsrj
2004-12-14
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学习学习
njonline
2004-12-14
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这个题目一点都不难,书上都有范例的,现在的人越来越急功近利了
lodestar51
2004-12-14
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用J2me写吧?不会的。。
贝壳鱼
2004-12-13
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did you wriete your code by J2me?
网络咖啡
2004-12-13
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1、
Color c = Color.green;
g.fillRect(20,20,400,200);
c = Color.blue;
g.drawRect(20,20,400,200);
Font f = new Font("楷体",Font.PLAIN,10);
//大概位置
String s = "面向对象程序设计";
g.drwwString(s,(this.WIDTH - s.length())/2,120);
kaymo
2004-12-13
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setBackground
setText
setBounds
setFonts
神武新章服务端源码完整版
《完整神武新章服务端源码》是一个与游戏开发相关的资源,主要使用Delphi
编程
语言编写的。 Delphi是一款强大的面向对象的集成开发环境(IDE),尤其在Windows平台上的应用开发方面享有很高的声誉。 本资源包含的服务端源码是网络游戏《神武新章》的核心部分,它负责处理游戏服务器的逻辑、网络通信、数据库交互以及玩家间的游戏行为同步等关键功能。 1. **Delphi
编程
基础**:Delphi采用Object Pascal语言,它是一种高效且简洁的面向对象语言。 源码中可能包含类定义、继承、多态性、接口等面向对象设计概念。 理解Delphi的基本语法和面向对象特性是分析和修改源码的基础。 2. **网络
编程
**:服务端源码中必然涉及网络通信模块,如TCP/IP协议栈的使用,用于建立客户端和服务端之间的连接。 源码地址: https://pan.quark.cn/s/4014bf1007ee 这部分可能涉及到套接字
编程
,包括监听、接受连接、发送和接收数据等操作。 3. **并发处理**:由于服务器需要同时处理多个客户端的请
求
,因此并发处理是服务端源码中的重要部分。 Delphi提供了线程和异步
编程
机制,如TThread类和IO完成端口等技术,用于实现高效的并发控制。 4. **数据库交互**:游戏服务端通常需要与数据库进行交互,存储和检索玩家信息、游戏数据等。 可能使用到ADO(ActiveX Data Objects)或DirectSQL等数据库访问组件,掌握SQL语言和数据库事务处理是必要的。 5. **游戏逻辑**:这部分源码包含了游戏规则的实现,比如角色移动、战斗计算、任务系统等。 这些逻辑可能分布在多个类和函数中,通过事件驱动或消息传递机制进行协调。 6. **加密与安全**:...
Matlab仿真CV、CA、CT三种运动模型的轨迹
本资源文件提供了通过Matlab仿真生成匀速直线运动(CV)、匀加速直线运动(CA)和匀速转弯运动(CT)三种运动模型的轨迹。仿真过程中还加入了杂波,以模拟真实环境中的噪声干扰。用户可以根据需要自行调整相关参数,以满足不同的仿真需
求
。 功能特点 匀速直线运动(CV):模拟物体在匀速直线运动下的轨迹。 匀加速直线运动(CA):模拟物体在匀加速直线运动下的轨迹。 匀速转弯运动(CT):模拟物体在匀速转弯运动下的轨迹。 杂波模拟:在生成的轨迹中加入杂波,以模拟真实环境中的噪声干扰。 参数可调:用户可以根据需要调整仿真中的各项参数,如速度、加速度、转弯半径等。 使用方法 下载资源文件:将本仓库中的Matlab代码文件下载到本地。 打开Matlab:在Matlab环境中打开下载的代码文件。 调整参数:根据需要调整仿真中的各项参数,如运动速度、加速度、转弯半径等。 运行仿真:运行代码,Matlab将生成相应的运动轨迹,并显示在图形窗口中。 分析结果:观察生成的轨迹,分析运动模型的表现,并根据需要进行进一步的调整和优化。 注意事项 在调整参数时,请确保参数的合理性,以避免仿真结果
出
现异常。 杂波的强度可以根据实际需
求
进行调整,以模拟不同环境下的噪声干扰。
基于python招聘岗位数据爬虫及可视化分析设计毕业源码案例设计
Python_Recruit_Crawler_Visualization 基于python招聘岗位数据爬虫及可视化分析设计 开发软件:Pycharm + Python3.7 + Requests库爬取 + Mysql + Echarts 兼职招聘分析系统的首页有各类图表的综合分析,用户在打开招聘分析系统后在首页就能看到相应的图表分析。通过后端的爬虫程序在各类在线平台或者招聘网站上获取的数据信息,保存到mysql数据库表,再经过可视化技术传回给前端界面,就能实现饼图、直方图、折线图、扇图等丰富的展示形式。
基于Matlab的ORL人脸数据库识别系统源码实现
【资深技术团队精心研发,严格测试确保质量】 项目名称:ORL面部图像数据集_面部识别技术_ORL_Matlab程序 项目类型:完整的Matlab程序源代码包 技术说明: 本项目所有源代码均通过多轮测试与调试,具备完整的可执行性。若在部署过程中遇到技术问题,可获取标准化解决方案或技术文档支持。 适用对象:适用于从初级到中高级阶段的软件开发人员 项目特点: 1. 采用经典ORL面部数据库作为基础数据集 2. 包含完整的图像预处理、特征提取与分类识别模块 3. 提供详细的代码注释与算法流程说明 4. 支持多种面部识别算法的对比实验 5. 包含模型性能评估与可视化分析组件 技术规范: - 开发环境:Matlab R2018a及以上版本 - 核心算法:主成分分析(PCA)与线性判别分析(LDA) - 数据规模:400张面部图像,40个对象每人10张样本 - 识别精度:在标准测试集上达到92.5%的准确率 - 扩展接口:预留深度学习模型集成接口 注意事项: 建议使用者具备基础的图像处理知识和Matlab
编程
经验,项目文档包含完整的依赖项说明和环境配置指南。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
基于BERT模型的THUC新闻文本分类Python实现与文档说明
ThucNewsBert项目基于BERT架构对THUCNews语料库实施文本分类任务。该项目通过调整运行分类器模块实现功能适配,需预先获取三个核心组件:规模为1.5GB的THUCNews文本集、BERT算法源代码以及中文基础预训练模型BERT-Base。考虑到显存限制,实际操作中采用数据子集进行训练,用户亦可调整训练批次规模以适配硬件条件。 该项目源码通过完整测试验证,在毕业设计答辩中获得96分的平均评审成绩。代码结构清晰,包含详细说明文档,适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的学习研究。项目可作为课程实践、毕业设计原型或科研基础框架,支持功能扩展与算法优化。 使用建议包括:优先查阅项目说明文档,遵循非商业用途授权协议,具备深度学习基础的学习者可在此基础上开展迁移学习或模型结构调整等进阶实践。该项目为自然语言处理领域的分类任务提供了完整的实现范例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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