钩子函数控制键盘输入

Delphi > Windows SDK/API [问题点数:50分,结帖人WANGXUELLD]
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wangxuelid

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利用钩子函数捕获Windows键盘动作

引言 HR )#~ 5A 在科研生产中对研制、调试操作的记录是非常有必要而且是有很重要价值的。...这里将以键盘信息记录为例来讲述类似的实验信息自动记录的一般实现方法。 @w: Jw13@| 由于需要记录当前系统下所有

C++键盘钩子

C++键盘钩子 Windows系统是建立在事件驱动的机制上的,整个系统都是通过消息传递来实现的。而钩子是Windows系统中非常重要的系统接口,用它可以截获并处理送给其他应用程序的消息,来完成普通应用程序难以实现的...

Delphi中鼠标键盘钩子函数的应用

钩子 的种类很多其作用也不同,如键盘钩子可以截获键盘消息,鼠标钩子可以截获鼠标消息,外壳钩子可以 截获启动和关闭应用程序的消息,日志钩子可以监视和记录输入事件。钩子分为线程专用钩子和全...

Windows钩子及钩子函数简介

WINDOWS的钩子函数可以认为是WINDOWS的主要特性之一。利用它们,您可以捕捉您自己进程或其它进程发生的事件。通过“钩挂”,您可以给WINDOWS一个处理或过滤事件的回调函数,该函数也叫做“钩子函数”,当每次发生您...

钩子函数和回调函数

回调函数实际上就是在调用某个函数(通常是API函数)时,将自己的一个函数(这个函数为回调函数)的地址(函数指针)作为参数传递给那个函数。而那个函数在需要的时候,利用传递的地址调用回调函数,这时你可以利用这...

钩子函数(HOOK)完整的教程

钩子函数(HOOK)完整的教程 基本概念  钩子(Hook),是Windows消息处理机制的一个平台,应用程序可以在上面设置子程以监视指定窗口的某种消息,而且所监视的窗口可以是其他进程所创建的。当消息到达后,在目标窗口...

各种钩子函数详解

钩子类型 每一种类型的Hook可以使应用程序能够监视不同类型的系统消息处理机制。下面描述所有可以利用的Hook类型。 1、WH_CALLWNDPROC和WH_CALLWNDPROCRET Hooks WH_CALLWNDPROC和WH_CALLWNDPROCRETHooks使...

钩子原理及实例:实现键盘钩子截获密码

钩子原理及实例:利用鼠标键盘钩子截获密码 钩子原理  钩子能截获系统并得理发送给其它应用程序的消息,能完成一般程序无法完成的功能。Windows系统是建立在事件驱动的机制上的,也就是整个系统都是通过...

关于回调函数和钩子函数基础知识的整理

回调函数:Callback Function 什么是回调函数? 首先做一个形象的比喻:  你有一个任务,但是有一部分你不会做,或者说不愿做,所以我来帮你做这部分,你做你其它的任务工作或者等着我的消息,但是当我完成的...

钩子(HOOK)函数教程

日常生活中,我们的钩子是用来钩住某种东西的,比如,说,鱼钩是用来钓鱼的,一旦鱼咬了钩,钩子就一直钩住鱼了,任凭鱼在水里怎么游,也逃不出鱼钩的控制。同样的,Windows的钩子Hook也是用来钩东西的,比较抽...

HOOK钩子函数

因为工作中用到了钩子函数,刚开始认为跟回调函数一样...每当特定的消息发出,在没到达目的窗口前,钩子函数先捕获消息,即钩子函数先得到控制权。 二.钩子消息分类 1.WH_CALLWNDPROC和WH_CALLWNDPROCRET: 使你可以监视

消息钩子函数入门篇

钩子是 Windows系统中非常重要的系统接口,用它可以截获并处理送给其他应用程序的消息,来完成普通应用程序难以实现的功能。钩子可以监视系统或进程中的各种事件消息,截获发往目标窗口的消息并进行处理。这样,...

C# 远程鼠标键盘控制

2、键盘传递过去,按一次变成了按两次。 昨天看了一天,解决了,解决原因是:重新编译+重启了电脑。 心态崩了 为啥心态崩了呢,因为重新编译+重启了电脑,我试了很多次,但是只有昨天成功了。之后也都一直成功...

C#编程技巧之钩子函数的使用——SetWindowsHookEx

本随笔较长,读者可直接到最地下下载示例程序。 总所周知:C#是.NET Framework平台的相伴语言,用它本身的类库和编译器提供...钩子函数存在于user32.dll中,函数原型如下: HHOOK WINAPI SetWindowsHookEx( __in ...

C++ HOOK实现全局键盘钩子的详细过程

目的:写一个动态链接库(全局键盘钩子的注册和注销),然后在MFC项目中调用,MFC中有两个按钮,一个用于注册全局钩子,一个用于销毁全局钩子。注册全局钩子后,按下键盘的按钮,被按下的按钮会被记录到F:\key.txt ...

利用键盘钩子捕获Windows键盘动作

引言 在科研生产中对研制、调试操作的记录是非常有必要而且是有很重要价值的。通过对记录信息的分析,可以在事故发生后准确... 由于需要记录当前系统下所有应用程序的键盘录入记录,因此必须采取某种特殊的技术来...

回调函数和钩子函数

原文:http://www.cnblogs.com/Torres_fans/archive/2010/01/04/1638743.html回调函数:Callback Function什么是回调函数?首先做一个形象的比喻: 你有一个任务,但是有一部分你不会做,或者说不愿做,所以我来帮你做...

WinAPI——钩子函数大全

函数功能:该函数将一个应用程序定义的挂钩处理过程安装到挂钩链中去,您可以通过安装挂钩处理过程来对系统的某些类型事件进行监控,这些事件与某个特定的线程或系统中的所有事件相关.   函数原形:HHOOK ...

pb调用键盘钩子的例子_Hive Query生命周期 —— 钩子(Hook)函数

无论你通过哪种方式连接Hive(如Hive Cli、HiveServer2),一个HQL语句都要经过Driver的解析和执行,主要涉及HQL解析、编译、优化器处理、执行器执行四个方面。以Hive目前原生支持计算引擎MapReduce为例,具体处理流程...

Notepad++ 7.9.1

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的,它以减少不必要的功能和简化过程而自豪,从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上,这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年,没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下,你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)-源码

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

EasyUI框架从入门到实战

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首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

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