adjustwindowrectexl

第 9 步(可选):设计器与智能标记 (约 90 行)依赖:第 6 步()、程序集完成后:设计器里选中按钮,右上角出现“智能标记”,可直接改文字与图文位置。 阅读详情
  name="google_ads_frame" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/ads?client=ca-pub-5572165936844014&dt=1193665761703&lmt=1193665780&format=336x280_as&output=html&correlator=1193665761687&url=http%3A%2F%2Fwww.codeguru.cn%2Fpublic%2Fiframe%2Fwinapiiframe.htm&color_bg=FFFFFF&color_text=000000&color_link=000000&color_url=FFFFFF&color_border=FFFFFF&ad_type=text&ga_vid=1285758818.1193665762&ga_sid=1193665762&ga_hid=111695597&flash=9&u_h=768&u_w=1024&u_ah=740&u_aw=1024&u_cd=32&u_tz=480&u_his=8&u_java=true" frameborder="0" width="336" scrolling="no" height="280" allowtransparency="allowtransparency">     函数功能:该函数依据所需客户矩形大小,计算需要的窗口矩形的大小。计算出的窗口矩形随后可以传送给CreateWindowEx函数,用于创建一个客户区所需大小的窗口。

    函数原型:BOOL AdjustWindowRectEX(LPRECT lpRect,DWORD dwStyte;BOOL bMenu;DWORD dwExStyle);

    参数:

    lpRect:指向RECT结构的指针,该结构包含所需客户区域的左上角和右下角的坐标。函数返回时,该结构包含容纳所需客户区域的窗口的左上角和右下角的坐标。

    dwStyle:指定将被计算尺寸的窗口的窗口风格。

    bMenu:指示窗口是否有菜单。

    dwExStyle:指定将被计算尺寸的窗口的扩展窗口风格。

    返回值:如果函数成功,返回值为非零;如果函数失败,返回值为零。若想获得更多错误信息,请调用GetLastError函数。

    备注:客户矩形是指完全包含一个客户区域的最小矩形;窗口矩形是指完全包含一个窗口的最小矩形,该窗口包含客户区与非客户区。

    当一个菜单条下拉出两行或更多行时,AdjustWindowRect函数不增加额外的空间。

    速查:Windows NT:3.1以上版本;Windows:95以上版本;Windows CE:1.0以上版本;头文件:winuser.h;库文件:user32.lib。

描述符内部名与泛型签名 ASM 的 API 几乎全部用。 阅读详情

相关推荐

Python实战:用NumPy实现LU分解与QR分解(附代码对比)

本文深入探讨了使用NumPy实现LU分解与QR分解的实战方法,通过代码对比分析了两种矩阵分解技术的原理、数值稳定性差异及核心应用场景。LU分解适用于高效求解线性方程组,而QR分解凭借其正交化特性,在求解最小二乘问题和处理病态矩阵时更具优势。文章提供了详细的Python代码示例,帮助开发者根据具体问题选择最合适的分解方法。

php55的博客 1212

工厂设备接MES为什么慢:协议识别与点表配置自动化的技术拆解

工业现场设备接 MES 的周期主要消耗在协议识别与点表配置。本文拆解这条链路的四层结构,给出点表映射的数据模型、两种部署架构的对比,以及可直接落地的三项验收口径与校验代码。适合工控集成、MES 实施、设备联网方向的工程师。

emfuture的博客 369

告别RXTX:SpringBoot集成jSerialComm实现更现代的串口通信(附完整代码对比)

本文详细介绍了如何从传统的RXTX库迁移到jSerialComm,实现SpringBoot项目中更现代的串口通信。通过对比两种技术的依赖配置、API设计和跨平台支持,展示了jSerialComm在简化部署、提升性能和增强稳定性方面的优势,并提供了完整的代码示例和实战经验。

weixin_42522964的博客 284

HarmonyOS ArkUI 分页列表防重:游标推进、重复项合并与刷新隔离

长列表里“到底了”不总意味着下一页成功:列表底部事件可能在初次布局时就触发,网络重试可能重复返回上一页,用户下拉刷新时旧分页请求也可能最后才回来。若每次回调都直接 append,页面会出现重复卡片、顺序回跳,甚至刷新后的新结果又被旧结果覆盖。这类问题的关键不是多加一个isLoading,而是让分页请求有明确身份:它属于哪个查询代次、请求哪个游标、当前是否已有同游标请求在途。响应只有通过这些核对,才能按稳定 ID 合并并推进游标。本文用应用侧纯逻辑模型说明这个边界;

2401_84996024的博客 335

大学生智能车竞赛初次尝试经验分享--1(硬件绘制电路,pcb部分)

本人机械电子专业大二暑假参加全国大学生智能车竞赛,之前参加过一些其他类型的比赛有一点基础,由于之前疫情影响所以做智能车比赛断代了,没有学长带也没有思路,从一开始的一头雾水逐渐摸索出我感觉比较实用的经验。 一.首先是硬件的准备工作: 1.硬件部分与要自己设计需要的电路制成pcb。推荐使用Altium Designer20,AD比较常用所以有多实用的教学视频,另外需要自己了解布线规则,包括信号线,电源线常用的宽度 一些电源电路,驱动电路建议用multisim仿真,没有问题再进行制版 单片机有关的需要仿真

weixin_52679034的博客 9831

TGRS 2026 即插即用 | 注意力篇 | SCFM:双向交叉显著性引导注意力,高层语义与低层细节的双向互补!

本文介绍了MPCNet中的语义引导交叉注意力融合模块(SCFM),该模块通过双向交叉显著性引导机制实现跨尺度特征融合。SCFM创新性地结合了高层语义和低层细节的互补信息,通过轻量局部空间注意力预增强和坐标注意力全局融合引导,显著提升了红外小目标检测的精度。实验表明,SCFM在多个数据集上达到SOTA性能,同时保持轻量高效的计算特性,支持端侧设备部署。 SCFM的核心贡献包括: 双向交叉显著性引导机制,实现语义与细节的互补融合 轻量局部空间注意力预增强模块,计算量仅为传统方法的1/10 坐标注意力全局融合引导

主要更新底层视觉(去噪、超分等)相关的科研内容,形式为【论文精读】+【论文复现】 145

list

的底层是双向链表结构,双向链表中每个元素存储在互不相关的独立节点中,在节点中通过指针指向其前一个元素和后一个元素。,因此反向迭代器的实现可以借助正向迭代器,即:反向迭代器内部可以包含一个正向迭代器,对正向迭代器的接口进行包装即可。是可以在常数范围内在任意位置进行插入和删除的序列式容器,并且该容器可以前后双向迭代。迭代到该位置,在这段位置上迭代需要线性的时间开销;最大的缺陷是不支持任意位置的随机访问,比如:要访问。还需要一些额外的空间,以保存每个节点的相关联信息。个元素,必须从已知的位置。

xie0510_的博客 266

抖音 X-Gorgon 加密算法逆向与 Python 爬虫实战(2026 最新版)

抖音(TikTok 国内版)作为日活超 8 亿的超级 App,其反爬体系在国内互联网中属于顶级难度。核心签名参数X-Gorgon和X-Khronos是几乎所有业务接口(视频详情、评论、搜索、用户主页)的“通行证”。没有正确的 Gorgon 签名,服务器直接返回403或。市面上的教程大多停留在2023 年之前的 V4 版本,而抖音在 2025 年底全面升级到了V6 协议,算法结构、加密常数、混淆方式全部重构。

2201_76125261的博客 345

从零开始的C++生活——第七讲——02

关于迭代器,由于你要进行操作符重载,所以我选择封装一个迭代器类,从底层的角度思考,你拿到任意一个类型的迭代器一般都是要访问迭代器所指向的空间的成员,所以我们其实应该拿到迭代器所指向节点的值,因此这也是一个模板类,而且,我们要对迭代器的解引用操作符和->操作符进行重载,重载即是分别拿到对应的值以及对应值的地址,除此之外,在遍历过程中我们需要对迭代器进行比较,因此需要重载==!增加的模板参数一个传T的引用,一个传T的地址,而const类型的迭代器则是传const T&和const T*。

dshswra的博客 83

【AUTOSAR-E2E】-1.4-详述E2E Transformer解决方案

共13页精讲 目录 1“Data Transformation”介绍 1.1 基于SOME/IP Transformer 1.2 基于COM Based Transformer 2 ComXf(COM Based Transformer)介绍 2.1 ComXf(COM Based Transformer)功能规范 2.2 ComXf(COM Based Transformer)提供的服务 2.3 配置注意事项 3 E2EXf(E2E Transformer)介绍 3.1 E2EX...

「汽车电子助手」的博客 4700

EDEM-FLUENT耦合报错几大原因总结(持续更新)

EDEM-FLUENT耦合报错几大原因总结(持续更新)

zheaa的博客 2760

数据结构 数组与链表 内存与缓存

存储数组的内存空间是连续的存储链表的内存空间不是连续的链表在初始化后,仍可以在程序运行过程中对其长度进行调整,因此也称“动态数据结构”。数组在初始化后长度不可变,因此也称“静态数据结构”。值得注意的是,数组可通过重新分配内存实现长度变化,从而具备一定的“动态性”。,在算法中直接被使用。一个二进制位即为1 比特。现代计算机 CPU 通常将 1 字节作为最小寻址内存单元。。先将原码转换为反码,并在反码下计算 ,最后将结果从反码转换回原码,则可得到正确结果。

2503_94205631的博客 230

运放实现阶梯波发生器-总结报告

实验目的: 学习、理解、掌握方波电路、限幅电路积分累加电路、反馈电路 课程条件: 电脑仿真软件Multisim 原理框图和实验思路: 方波电路通过微分电路可以形成正负脉冲,在通过限幅电路后变为单脉冲,最后在积分电路中形成阶梯波。微分电路存在的意义就是为了防止方波频率过大,从而导致在经过限幅电路的方波,在一个周期内将电容的电充满,这样就不会产生阶梯波。如果方波的频率比较小,可以近似认为是正负脉冲,这样就可以跳过微分电路。 ...............

0 1万+

向 excel、word、pdf 三种文档中占位符插入数据

【代码】向 excel、word、pdf 三种文档中占位符插入数据。

weixin_45934659的博客 46

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

查找最近多段线的LISP实现

在 AutoCAD 中判断哪条多段线离指定点最近及次近,核心在于遍历选择集中的所有多段线对象,利用 ActiveX 方法。获取该点在每条多段线上的投影点(最近点),计算两点间的欧几里得距离,最后对距离列表进行排序提取前两名。(距离 . 实体名)

m0_66048236的博客 208

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

C语言中的预处理

C语言预处理通过#define实现常量与宏定义,支持参数替换与文本扩展。预定义符号如__FILE__、__LINE__便于调试。宏可提升效率,但需注意括号保护避免运算符优先级问题,且避免副作用参数引发错误。#实现字符串化,##实现符号拼接,可用于生成类型无关的通用代码。相比函数,宏无调用开销、类型灵活,但不可调试、易膨胀代码长度。合理使用宏能增强程序灵活性与性能。

ACH_YYX的博客 335

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

C++ STL 反向迭代器:从源码框架到适配器实现

在 C++ STL 中,反向迭代器(reverse_iterator)是一个很典型的设计案例:它本身并不直接持有容器数据,而是通过封装一个正向迭代器,把「前进」变成「后退」,从而让同一个容器既能正序遍历,也能逆序遍历。本文从 SGI-STL 3.0 的源码框架出发,梳理反向迭代器的设计思路,再手写一个通用的迭代器适配器,并在vector和list中完成适配与测试。在 SGI-STL 3.0 中,反向迭代器的核心源码位于。反向迭代器是一个适配器,各个容器再基于它适配出自己的反向迭代器类型。下面截取list。

Godbro的博客 229

CMake 基础实战:消息打印、变量操作与宏的使用

本文系统介绍了CMake的核心基础功能:通过message()输出不同级别日志(如STATUS、FATAL_ERROR),实现构建过程可视化;利用list(APPEND)和list(REMOVE_ITEM)对源文件列表进行拼接与过滤,支持灵活的文件管理;通过add_definitions(-D)或add_compile_definitions()定义编译宏,实现条件编译。同时详解了PROJECT_SOURCE_DIR、CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR等常用内置变量的区别与使用场景。

2303_77004089的博客 167

Excel>bytes导表方案

Excel导bytes还有两种转换路线,一种是表格字符串转换成C#对象:int、float、bool、int[]、string[]、Vector3,再把对象转换成byte[],BinaryWriter提供了把很多基本类型写入字节流的方法,但是没有各种数组、Vector3、字典转换byte[]的方法,要自己定义自己写。对于相同结构的列表、字典,字段名会重复很多次,多占用大量空间。如果不是相同数据结构大量重复,比如键值对配置,就适合json。为什么对于Excel表格,要用紧密二进制,不用json?

Jesui的博客 135

[C++]:7.STL:list

好久不见,firdawn小课堂又和大家见面啦。今天我们要学习的内容是list容器,list也是一种常用的数据结构。下面是本章的思维导图,那么让我们开始学习吧!自定义的list,由三个结构构成。分别是链表的最小组成单位,也就是链表节点。以及迭代器类和list类其实要特别说明的是, List的迭代器,它不是单纯的指针,因为我们如果对指针直接进行解引用操作的话,我们得到的是这个节点,而不是节点里面存储的值并且我们对这个指针加加,得到的也不是下一个节点的地址,而是所在节点的下一个单位的地址。

2301_80817679的博客 174

RT-Thread 5.4.0 完整版架构剖析(下):IPC、时钟、内存、设备与组件

从 IPC 全量、时钟与定时器、内存管理,到设备框架、组件层、软件包机制、移植裁剪与速查表,补齐 RT-Thread 5.4.0 完整版的下半张地图。

191

CMake 多目录工程实战:静态库与动态库的完整构建示例

本文通过一个完整CMake项目示例,展示了如何构建静态库(math)与动态库(sort),并分别在test1、test2中链接使用。项目结构清晰,顶层CMakeLists.txt统一管理变量,各子目录独立配置编译规则。通过add_library生成库,link_directories和link_libraries实现链接,最终完成构建与验证。重点区分了静态库(打包进可执行文件)与动态库(运行时加载)的差异,适用于实际工程化开发与面试准备。

2303_77004089的博客 113

第2讲:提示注入攻击——原理与防御

提示注入是攻击者通过恶意指令绕过AI系统规则的安全威胁,分为直接注入(如覆盖指令、角色扮演越狱)和间接注入(藏于文档或搜索结果中)。防御需三重机制:检测(识别高危模式与多轮诱导)、加固(设置优先级、随机分隔符、锁定输出)、净化(清除控制字符、编码、截断超长输入)。结合上下文分析与多模态处理,可有效防范编码绕过、过度净化等陷阱。核心理念:防御需检测、加固、净化联动,筑牢AI应用安全防线。

sandaoliuge的博客 255

TypeError: must be str, not list

【代码】TypeError: must be str, not list。

Forerunner and Successor 先駆者と後継者 39

CompletableFuture 实战:异步任务编排、异常处理、超时与线程池边界

本文以用户主页接口为例,详解 CompletableFuture 在异步任务编排中的实战应用。通过并行执行用户资料、订单与推荐数据查询,显著降低耗时。重点剖析了默认线程池风险、任务组合方式(如 allOf 与 thenApply)、异常处理机制、超时控制及上下文传递问题。强调应为阻塞 I/O 任务自定义线程池,避免占用 commonPool,并通过 completedFuture 灵活处理可选分支。最终实现高效、可控的异步编排,兼顾性能与稳定性。

此人很懒,什么都没有写~~ 354

AI Class 3 · Chapter 1:变量、字符串、list/dict、if/for(python学习-小白版-有经验可跳过)

本章聚焦Python核心基础:变量、字符串、列表、字典、条件与循环。通过实战代码02_basics.py,掌握数据处理关键技能——从变量赋值到字符串操作,列表增删改查,字典键值对管理,条件判断逻辑,最终实现文本字频统计。重点解析counter.get(ch, 0) + 1计数逻辑与sorted(..., key=lambda)排序机制,助力读懂模型训练脚本中的数据处理流程。

m0_66701835的博客 153
上一篇: adlustwindowrectl
下一篇: anypopupl
WinApiExample
博客等级 码龄19年 2粉丝 663原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值