有没有办法使键盘钩子钩住的消息不起作用?就是将消息截获!

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通过写dll方式注入全局键盘钩子截获输入法语音识别内容(新手贴)

一、需求 最近要搞一个获取输入法语音识别内容的功能(C#程序上),比如在讯飞上,语音识别到后并输出相当于按了Ctrl+V文字输出到光标位置,完成语音识别。最初的想法是在窗体上新建一个文本框,输入后再根据...

vb Hook比较详细的讲解 ---> vb获取按键消息(钩子方式)

Windows系统中钩子具有相当...本文针对这个专题进行了探讨,希望可以为读者朋友们到抛砖引玉的作用。  一、钩子的机制及类型  Windows的应用程序都是基于消息驱动的,应用程序的操作都依赖于它所得到的消息

钩子

hook函数教程(一)什么是钩子一、什么是钩子 我们可以首先从字面上了解钩子,钩子是干什么的呢?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...最常见的就是鼠标和键盘钩子,用Hook钩子钩住鼠标...

.NET 实现线程键盘鼠标钩子和全局鼠标键盘钩子

最近一个项目要用到钩子,头大,上网找了些文章,虽然最后没用上,但提供的知识能让我们增加对钩子的认识,这里就把其中最有用的转过来: ===========================================一。写在最前 本文的内容只想以最...

SetWindowsHookEx钩子详解

SetWindowsHookEx   钩子(Hook),是Windows消息处理机制...钩子机制允许应用程序截获处理window消息或特定事件。 钩子实际上是一个处理消息的程序段,通过系统调用,把它挂入系统。每当特定的消息发出,在没有到达

C#+低级Windows API钩子拦截键盘输入

本文中的这个C#示例应用程序向你展示如何基于Windows钩子API来实现在击键造成任何危害之前捕获它们。  一. 简介  猫和婴儿很多共同之处。他们都喜欢吃家中养植的植物,都非常讨厌关门。他们也都爱玩弄你的键盘...

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...

什么是钩子钩子的原理

钩子机制允许应用程序截获处理window消息或特定事件。 Windows系统是建立在事件驱动的机制上的,说穿了就是整个系统都是通过消息的传递来实现的。而钩子是Windows系统中非常重要的系统接口,用它可

HOOK钩子机制

当我们在钓鱼的时候,只要你扔出诱饵的鱼钩(设置线程钩子或系统钩子),此后你可能会漫长的等待(HOOK等待消息或者信号的来临),但是一旦这条不幸的鱼上钩了(有消息传递,截获住消息),它就跑了了,这条鱼...

【windows核心编程】系统消息与自定义钩子(Hook)使用

其中,由系统提供的消息钩子机制是由一系列的API提供的一种服务,这个系统的API可以完成对大多数应用程序关键节点的Hook操作,为此,windows为每种Hook类型维护了一个钩子链表,我们可以通过一个系统API来完成对整个...

线程钩子HookC#实例

从字面上理解,钩子就是钩住些东西,在程序里可以利用钩子提前处理些Windows消息消息截获顺序:既然是截获消息,总要后,钩子是按加入到钩子链表的顺序决定消息截获顺序。就是说最后加入到链表的钩子...

Hook钩子C#实例

一。写在最前 本文的内容只想以最通俗的语言说明钩子的使用方法,具体到钩子的详细介绍可以参照下面的网址: ...从字面上理解,钩子就是钩住些东西,在程序里可以利用钩子提前处理些Windows消息

C#中的Hook,即钩子,引用微软的文章,很有用的

C# 钩子 Hook

《windows核心编程系列》十八谈谈windows钩子

windows应用程序是基于消息驱动的。各种应用程序对各种消息作出响应从而实现各种功能。...当监视的某一消息到达指定的窗口时,在指定的窗口处理消息之前,钩子函数将截获消息钩子函数既可以加工处理该消息,也可以

thinkphp5.1的行为钩子

什么叫做钩子 ThinkPHP中的行为是一个比较抽象的概念,你可以把行为想象成在应用执行过程中的一个动作。在框架的执行流程中,例如路由检测是一个行为,静态缓存是一个行为,用户权限检测也是行为,大到业务逻辑,小...

WIN32钩子

摘译自Win32 Hooks 作者:Kyle Marsh 本文描述钩子及其子MS Win32应用编程接口中的使用,讨论钩子函数、 过滤函数、以及以下类型的钩子: WH_CALLWNDPROC WH_CBT WH_DEBUG WH_FOREGROUNDIDLE WH_GETMESSAGE WH_...

hook函数教程(一)什么是钩子

...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

波哥写的钩子教程

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,比较抽象的...

钩子的用法

从字面上理解,钩子就是钩住些东西,在程序里可以利用钩子提前处理些Windows消息。 例子:一个Form,Form里个TextBox,我们想让用户在TextBox里输入的时候,不管敲键盘的哪个键,TextBox里显示的始终为"A",...

C# Hook钩子实例代码之截取键盘输入,需要的朋友可以参考下

一.关于本文 以最通俗的语言说明钩子的使用方法,具体到钩子的详细介绍可以...钩子的简单介绍 从字面上理解,钩子就是钩住些东西,在程序里可以利用钩子提前处理些Windows消息。 例子:一个Form,Form里...

.NET 实现线程键盘鼠标钩子和全局鼠标键盘钩子 - 一夜听春雨专栏 - CSDNBlog

了解一下钩子 从字面上理解,钩子就是钩住些东西,在程序里可以利用钩子提前处理些Windows消息。 例子:一个Form,Form里个TextBox,我们想让用户在TextBox里输入的时候,不管敲键盘的 哪个键,TextBox里显

C#钩子应用实例

C#钩子应用实例一。写在最前  本文的内容只想以最通俗的语言说明钩子的使用方法,具体到钩子的详细介绍可以参照下面的网址: ...从字面上理解,钩子就是钩住些东西,在程序里可以利用钩子提前处理些Win

利用系统钩子鼠标和键盘

截获系统中所有应用程序的消息,必须将钩子函数写在动态连接库中,否则钩子只能截获该应用程序的消息。其实,这个道理很简单,我们看下面这个安装钩子的API:HHOOK SetWindowsHookEx( int idHook, // type of ...

钩子的使用

钩子函数的用法和作用? http://topic.csdn.net/t/20020625/10/827891.html WINDOW的消息处理机制为了能在应用程序中监控系统的各种事件消息,提供了挂接各种反调函数(HOOK)的功能。这种挂钩函数(HOOK)类似扩充...

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

Activiti 工作流入门到大神

什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) 什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) QQ:362969068

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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)。

OpenGL

课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.

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