如何抓取「鼠標或用鍵盤選取中」的檔案清單?

baidu_23677379 2015-09-04 03:33:25
想做一个功能按下热键会判断
目前所选的档案为哪些之后我要再做一些处理
但是查不到如何抓取选取中的档案
我觉得理论上应该是可以

原因就是
否则微软的 Ctrl +C 跟 Ctrl+X,当按下时怎么取的到档案清单

但是google查好久,都找不到相关文章

如何抓抓取“选取中”的档案清单

请问有相关范例,或是我应该找什么关键字吗?

现在想到一个笨法方式,按下热键 → 触发 Ctrl + X
我在去读取剪贴簿就好了,但是这样会覆盖掉
原先的剪贴簿,所以暂时不打算这样做
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qbilbo 2015-09-07
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去搜索一下shell编程,看看是不是你想要的东西。
crystal_lz 2015-09-07
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ctrl c ctrl x 什么的 是控件本身就处理了的吧
Poopaye 2015-09-07
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引用 3 楼 baidu_23677379 的回复:
[quote=引用 1 楼 shingoscar 的回复:] 要看控件的,比如TextBox可以用 textBox.SelectedText
我是要做全區域的。不是在Textbox 之類的物件底下 @@ [/quote] 没有所谓全区域的,都是控件自己处理的,只不过大部分都是微软提供的
baidu_23677379 2015-09-07
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引用 2 楼 crystal_lz 的回复:
ctrl c ctrl x 什么的 是控件本身就处理了的吧
所以是微軟常駐一個程式。也是全區域再監測是否按下 Ctrl c、X 嗎 @@? 我想做一個傳送檔案的程式 1.目前使用者選取的檔案 2.按下快捷鍵 就傳送到指定的地方 不想要拉到某個資料夾,然後再觸發幾秒的計時器,感覺這樣效能不好 想很久最好的方法就是,按下快捷鍵才送 但是要送什麼呢? 送的東西就是你所選的東西 就如同 Ctrl c、x 但是不知道他是怎麼取到的 我不想觸發了Ctrl + X 因為這樣會把剪貼簿覆蓋掉
baidu_23677379 2015-09-07
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引用 1 楼 shingoscar 的回复:
要看控件的,比如TextBox可以用 textBox.SelectedText
我是要做全區域的。不是在Textbox 之類的物件底下 @@
Poopaye 2015-09-04
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要看控件的,比如TextBox可以用 textBox.SelectedText
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...

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