BREW输入法适配问题:输入法界面与程序界面重绘覆盖重叠

LCS392 2010-07-15 04:35:26
SDK:3.1.5
手机:华为C7100

程序中处理的方式:
从程序的输入控件点击后先进入一个输入页面EditForm,由TextCtrl和MenuCtrl组成
在TextCtrl点击或按键时,则进入手机的输入法界面

问题:
点击进入输入法后,程序的界面也被触发进行重绘,结果老有程序界面重又叠在输入法界面上


程序中相关处理及情况:
1\创建EditForm时,相关设置如下
ITEXTCTL_SetActive(pMe->m_pText, TRUE);
ITEXTCTL_SetRect(pMe->m_pText, &rc);
ITEXTCTL_EnumModeInit(pMe->m_pText);

IMENUCTL_AddItem(pMe->m_pSoftKeyCtl, NULL, NULL, TEXTMENU_COMMAND_COMPLETE, toolKey1, NULL);
IMENUCTL_AddItem(pMe->m_pSoftKeyCtl, NULL, NULL, TEXTMENU_COMMAND_CANCEL, toolKey2, NULL);
ITEXTCTL_SetSoftKeyMenu(pMe->m_pText, pMe->m_pSoftKeyCtl);

ITEXTCTL_SetProperties(pMe->m_pText, TP_FRAME|TP_MULTILINE|TP_FIXSETRECT|TP_T9_MODE);
ITEXTCTL_SetMaxSize(pMe->m_pText, pMe->m_nMaxSize);
ITEXTCTL_SetInputMode(pMe->m_pText, AEE_TM_CURRENT);
if ( ptxt )
ITEXTCTL_SetText(pMe->m_pText, ptxt, WSTRLEN(ptxt));

2\跟踪LOG时:没有 EVT_DIALOG_INIT, EVT_DIALOG_START, EVT_DIALOG_END 这几个事件;

3\输入页面里的handleEvent已经将将消息先交到TextCtrl和MenuCtrl先处理过的
if ( IMENUCTL_HandleEvent(pMe->m_pSoftKeyCtl, eCode, wParam, dwParam) )
return TRUE;

if ( ITEXTCTL_HandleEvent(pMe->m_pText, eCode, wParam, dwParam) )
return TRUE;
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LCS392 2010-08-09
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现在是想在进入输入法后屏蔽掉事件,程序不再响应事件
在进入输入法时启动屏蔽的标志变量,退出输入法时恢复,

但目前的问题是:不知道根据什么来判断什么时候进入进了输入法,什么时候退出输入法?
还请指教
lyy2638160 2010-07-26
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在重画函数的最后画输入法界面
LCS392 2010-07-19
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顶下,等待ing
mutouji 2010-07-19
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在最前面加上这几句试试
IDISPLAY_SetClipRect (pIDisplay, &ScreenRect );
IDISPLAY_SetColor(pIDisplay,CLR_USER_BACKGROUND,RGB_WHITE);
IDISPLAY_ClearScreen (pIDisplay);
zaimeiyou 2010-07-19
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帮顶一下!
xiaoyudian_lx 2010-07-19
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这款机器我适配过输入法没有问题的。你应该设置个标志位,进入到输入法界面后所有的消息都应该此界面处理。程序也会相应重绘,你应该是漏掉了按键消息给你的程序。输入法控件响应的是EVT_KEY键。你看是不是漏掉了UP键给程序了。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波

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