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模拟击键程序
- 模拟键盘击键,很生动的,很有意思,而且配有声音,呵呵.-simulated keyboard keystrokes, very lively, very interesting, but equipped with a voice-huh.
模拟键盘击键程序
- 这是一个模拟键盘击键的程序,很生动,很好玩,很有用哦.-This is a simulated keyboard keystrokes procedures, very lively and fun, useful oh.
模拟键盘击键小程序
- 模拟键盘击键小程序,非常地生动 模拟键盘击键小程序,非常地生动-simulated keyboard keystrokes small program, very vividly simulated keyboard keystrokes small program, very lively
KeyStroke
- 一个用户采集用户击键特征的小程序,可以记录用户敲击键盘时的速度。-a user Acquisition characteristics of the user's keystrokes small program can be recorded users typing at the keyboard speed.
TC 2.0 挖地雷
- TC 2.0 挖地雷 关于TC2.0版的挖地雷 1、整个游戏基于事件驱动的工作方式,这一点和windows应用程序是相通的。在程序的主 干中,不停的捕捉鼠标事件,再通过一个函数: Bool analysis(CPoint point, ClickInfor infor) 来分析鼠标事件作用在哪个对象上(游戏中的元素,比如按钮、菜单、地雷单元格都是 作为一个对象来看待),然后把鼠标事件分配到相应的对象
monijijian
- 模拟键盘击键程序.很好的操作系统底层开发例子-simulated keyboard keystrokes procedures. A good example of the development of the underlying operating system
hook11
- 用Delphi6写的一个*器,采用“日志钩子”,不需额外的DLL,击键记录放在c:\\log.txt里。写这个程序只是想熟悉一下HOOK,并没有干坏事的意识哦!-with Delphi6 write a keyloggers, "log hook," without additional DLL, keylogging on the c : \\ log.txt Lane. This procedure was
HookDaemon
- 压缩包内为键盘钩子的动态库和加载程序,可记录所有键盘击键记录.稍加修改即可监视各种进程.-compressed keyboard hook for the dynamic database and loading procedures, can record all keyboard keystrokes recorded. slightly modified processes can be monitored.
ManyKey
- 一个按键的多次击键组合判别技巧,节省硬件资源!-a button repeatedly Piano discriminant skills, save hardware resources!
qddown_vc725534577255
- 模拟键盘击键,很生动,很好玩,也很有用哦。-simulated keyboard keystrokes, very lively and fun, but also very useful, oh.
模拟击键程序
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模拟键盘击键小程序
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TC 2.0 挖地雷
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qddown_vc725534577255
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KeyView2 1.1
- KeyView2 原本是 Charles Petzold 在 Windows 编程书 Programming Windows 5th edition, 第 6 章提供的例子程序,它能够将 Windows 程序接收到的所有键盘消息都展示出来,让我们理解键盘、输入法、字符集、字体的内部工作机制。 这个程序对我们还有一个特别用处: 当我们需要调试以 USB 键盘方式(USB-KBW)工作的条码扫描枪时,KeyView2 能够明察秋毫地展
android点击关闭屏幕
- Android 一键黑屏操作 简单实用(A key to Android black screen is simple and practical)
KeyboardHookTest
- 可高效快速模拟击键测试程序的简洁C++代码(Concise C++ code for efficient and fast simulation keystroke testing program)
nuaa_moomlu
- nuaa project,利用击键时间进行身份识别,正确率达89%,误识率5%(machine learnning,it's a project .)
bio-homework
- 基于击键动力学的识别,可以用来辅助学习生物特征学习(Identification based on keystroke dynamics)