在VC 6.0中怎么通过其他程序使运行中的oicq最小化?

mefish 2001-02-26 04:15:00
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我的意图是谈出一个窗口充满整个屏幕,但是oicq是在最前端显示的,我使我的程序最前端显示,但是还是不能盖过oicq.请问如果给oicq发送一个消息,那样让他最小化就可以了。请问高手,该如何实现?
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pythias 2001-05-20
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ASSERT_VALID (AfxGetMainWnd ());
CWnd* pWnd=AfxGetMainWnd () ->GetWindow (GW_HWNDFIRST);
while (pWnd)
{

if (pWnd ->IsWindowVisible () &&
pWnd ->GetWindowTextLength () &&! pWnd ->GetOwner ())
{
if(pWnd->FindWindow(NULL,"你oicq号码"))
pWnd->ShowWindow(SW_HIDE);
}
pWnd=pWnd->GetWindow (GW_HWNDNEXT);
}
_xiaolifeidao 2001-05-16
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呵呵,要不要我送点分给你啊
我都不知道给怎么花钱了
mefish 2001-03-08
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很抱歉,因为好久没有上csdn来,没来得及给分,而且本人的分数只有28分了,只好大家每人少摊一点了,谢谢各位的帮助。
hailiang 2001-02-27
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BOOL CALLBACK EnumWndProc(HWND hwnd,LPARAM lParam)
{
DWORD dwProcessID=(DWORD)lParam;
DWORD dwCurID;
GetWindowThreadProcessId(hwnd,&dwCurID);
if(dwProcessID==dwCurID)
{
//::SendMessage(hwnd, WM_SYSCOMMAND, SC_MINIMIZE, 0);
::ShowWindow (hwnd,SW_HIDE);
return FALSE;
}
return TRUE;
}
void CEnumWindowDlg::OnOK()
{
// TODO: Add extra validation here
DWORD dwProcessID=NULL;
HANDLE hSnapshot=CreateToolhelp32Snapshot(TH32CS_SNAPPROCESS,0);
PROCESSENTRY32 processes;
processes.dwSize =sizeof(PROCESSENTRY32);
if(Process32First(hSnapshot,&processes))
{
if(_stricmp(processes.szExeFile,"OICQ.exe")==0)
{
dwProcessID=processes.th32ProcessID;
}
else
{
while(Process32Next(hSnapshot,&processes))
{
if(_stricmp(processes.szExeFile,"OICQ.exe")==0)
{
dwProcessID=processes.th32ProcessID;
break;
}
}
}
}
if(dwProcessID!=NULL)
EnumWindows(EnumWndProc,dwProcessID);
}
mefish 2001-02-26
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我不知道oicq的窗口标题是什么,我观察了一下,有时OICQ用自己的OICQ号码作为标题,但是有时候也以好友的号码作为标题,不知道如何查找。另外我已经将我的窗口SetWindowPos(this,&wndTopMost,.....)了,但是在windows 9x下根本不能和oicq相抗衡,在NT下也是先在我的窗口上面出现,等我点一下我的窗口,OICQ才会在我窗口的下面。对于海良的回答,我的是一个单文档视图,不是对话框。谢谢各位的回答,另外诚征更适合我的问题的回答。
Seal 2001-02-26
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首先用FindWindow找到oicq的窗口,然后向它发消息:
SendMessage(hOicqWnd, WM_SYSCOMMAND, SC_MINIMIZE, 0)
mrgong 2001-02-26
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你只需设置自己的程序位于最顶层即可:SetWindowPos(this,&wndTopMost,...)
hailiang 2001-02-26
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把dialog的morestyles 的system modal选中试试
内容概要:本文围绕基于Wasserstein生成对抗网络(W-GAN)的光伏场景生成程序展开研究,提出了一种利用W-GAN生成高精度、高波动性光伏出力场景的方法,以应对新能源发电的不确定性挑战。研究通过构建生成器与判别器之间的对抗训练机制,有效捕捉光伏出力的时间序列特征与统计分布规律,生成符合实际运行条件的多样化场景数据,弥补实测数据稀缺问题。相较于传统GAN,W-GAN引入Wasserstein距离作为损失函数,显著提升了模型训练的稳定性与梯度传播的连续性,增强了生成样本的质量与多样性。文还提供了完整的Python代码实现,便于读者复现与拓展。; 适合人群:具备一定Python编程能力、深度学习基础的研究生、科研人员,以及从事新能源电力系统规划、优化调度、不确定性建模等相关领域的工程师和技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统可再生能源出力的不确定性建模与风险评估;②支撑微电网、综合能源系统等场景下的随机优化、鲁棒优化与分布鲁棒优化研究;③为风光互补系统、储能配置、需求响应等应用提供高质量、多样化的输入场景;④帮助研究人员掌握深度学习在能源时序数据生成的前沿应用,推动模型迁移至风电、负荷等其他场景生成任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行动手实践,深入理解W-GAN的网络架构设计、损失函数构造、训练技巧及超参数调优策略,重点关注Wasserstein距离在缓解模式崩溃与梯度消失问题的作用,并尝试将该框架拓展至多变量、多站点或多能源联合场景生成,提升模型的泛化能力与工程实用价值。

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