setdoublecllcktimel

设置鼠标双击时间
本文介绍了一个用于调整鼠标双击时间间隔的API函数SetDoubleClickTime。该函数允许开发者指定两次点击间的时间间隔,以毫秒计。如果设置为0,则采用系统默认值500毫秒。函数成功调用返回非零值,失败则返回0。
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    函数原型:BOOL SetDoubleCIckTime(UINT ulnterval);

    参数:

    ulnterval:指定在双击中第一次和第二次点击之间的毫秒数。如果此参数设置为零则系统使用缺省的双击时间,即500毫秒。

    返回值:如果函数调用成功,返回非零值。如果函数调用失败,返回值是零。若想获得更多的错误信息,请调用GetLastError函数。

    备注:函数SetDoubleClickTime为系统中所有的窗口修改双击时间。

    速查:Windows NT 3.1及以上版本;Windows:95及以上版本;Windows CE:不支持;头文件:winuser.h;输入库:user32.lib。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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