请问有无现成的键码表,或者区分字符键和功能键的方法?(必给分)

muren 2001-08-31 06:49:37
从event.keyCode得到键值是按键位排列的,
小键盘上的数字键和大键盘上的数字键键值都不一样,
有没有完整的键值对照表可供参照?
或者有无其它可以区分字符键和功能键的方法?
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muren 2001-09-02
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没有现成的,自己做了一个,给大家共享。

一、键位扫描码,用event.keyCode获得
8 退格
9 Tab
12 小键盘<5>,numlock未锁定时
13 回车
16 Shift
17 Ctrl
18 Alt
19 Pause Break
20 CapsLock
27 Esc
33 PgUp
34 PgDn
35 End
36 Home
37 ←
38 ↑
39 →
40 ↓
45 Insert和小键盘的Ins
46 Delete和小键盘的Del
48 0 )
49 1 !
50 2 @
51 3 #
52 4 $
53 5 %
54 6 ^
55 7 &
56 8 *
57 9 (
65 A(小写一样)
66 B
67 C
68 D
69 E
70 F
71 G
72 H
73 I
74 J
75 K
76 L
77 M
78 N
79 O
80 P
81 Q
82 R
83 S
84 T
85 U
86 V
87 W
88 X
89 Y
90 Z
91 左窗键
92 右窗键
93 仿右鼠标键
96 0(小键盘)
97 1(小键盘)
98 2(小键盘)
99 3(小键盘)
100 4(小键盘)
101 5(小键盘)
102 6(小键盘)
103 7(小键盘)
104 8(小键盘)
105 9(小键盘)
106 *(小键盘)
107 +(小键盘)
109 -(小键盘)
111 /(小键盘)
112 F1 IE占用
113 F2
114 F3 IE占用
115 F4 IE占用
116 F5 IE占用
117 F6 IE占用
118 F7
119 F8
120 F9
121 F10
取不到 F11
取不到 F12
取不到 Print Screen SysRq
144 NumLock
145 Scroll Lock
186 : ;
187 + =
188 < ,
189 - _
190 > .
191 ? /
192 ` ~
219 { [
220 | \
221 } ]
222 " '

二、检测同时按下的控制键用:
event.altKey true为按下了Alt键
event.ctrlKey true为按下了Ctrl键
event.shiftKey true为按下了Shift键

三、判断函数
//是否数字键
function isnumkey(nkey)
{
if(!event.altKey && !event.ctrlKey && !event.shiftKey &&
(nkey>=48 && nkey<=57 || nkey>=96 && nkey<=105))
return true;
else
return false;
}

//是否字母键
function isalphakey(nkey)
{
if(!event.altKey && !event.ctrlKey && nkey>=65 && nkey<=90)
return true;
else
return false;
}

//是否字符键
function ischarkey(nkey)
{
if(!event.altKey && !event.ctrlKey && (nkey>=65 && nkey<=90 ||
nkey>=48 && nkey<=57 || nkey>=96 && nkey<=105 || nkey==106 ||
nkey==107 || nkey==109 || nkey==110 || nkey==111 ||
nkey>=186 && nkey<=192 || nkey>=219 && nkey<=222))
return true;
else
return false;
}

playlynx 2001-08-31
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你可以自己写个网页测试一下
自己把它记下来啊
我记得斑竹的网页上就有这个例子,自己叫孟子吧
YOLOv11人物目标检测数据集 目标类别:['Persona'] 中文类别:['人物'] 训练集:1683 张 验证集:182 张 测试集:0 张 总计:1865 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: ['Persona'] YOLOv11城市街头与室内场景人物目标检测数据集 该数据集涵盖了城市街头、商业街区、办公场所及室内生活等多种场景中的人物目标检测,具有广泛的应用价值。通过多样的场景设置和丰富的拍摄角度,能够有效提升模型在复杂环境下的目标识别能力,为智慧城市、安防监控及人机交互等领域提供高质量的训练数据支持。 从数据布来看,该数据集包含1683张训练集图像、182张验证集图像以及0张测试集图像,整体比例配合理。训练集与验证集的比例约为9.25:1,能够充满足模型训练与性能评估的需求,确保模型在不同场景下的泛化能力得到充验证。 该数据集的标注工作严谨规范,所有图像均经过人工精确标注,每个目标都配有清晰的边界框和统一的标签“Persona”。标注过程遵循严格的标准,确保了数据的高质量和一致性,为后续的模型训练和性能优化提供了可靠的基础。 基于其多样化的场景覆盖和高质量的标注数据,该数据集可广泛应用于智慧城市管理、公共场所安防监控、智能零售析以及家庭安防等多个领域。特别是在需要精准识别复杂环境中人物的目标检测任务中,该数据集能够显著提升模型的准确性和鲁棒性。

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