Mercury.DeviceReplay对象

http://www.51testing.com/?161787/action_viewspace_itemid_84200.html
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鼠标点击桌面任意坐标的问题,顺便介绍下Mercury.DeviceReplay这个对象
一朋友问到如何实现鼠标点击桌面上任意指定的坐标的问题,呵呵

不复杂,呵呵

可以两种方法实现:

1、QTP采用低级别录制,然后坐标用随机数替代

2、创建一个DeviceReplay对象进行操作

Function Mouse_Click(x , y)

Dim device
Set device = CreateObject("Mercury.DeviceReplay")
device.MouseMove x , y
device.MouseClick x , y , LEFT_MOUSE_BUTTON

End Function

既然写了这个方法,顺便就介绍下Mercury.DeviceReplay这个对象,呵呵

很实用的一个对象,不知道为啥QTP的帮助几乎就没有它的介绍

这个对象用来模拟鼠标的单击和移动、键盘输入等,但有个前提,实用该对象前,需要保证键盘状态正确

如NUMLOCK是否打开等,因为DeviceReplay不能检测键盘状态

Mercury.DeviceReplay包括如下方法:

1、SendString方法

向激活的窗口发送一个或多个键盘按键:object.SendString( str )

2、KeyDown方法

模拟一个按键的按下并保持:object.KeyDown( key ) key : 按键的数值码

3、KeyUp方法

模拟通过键盘释放某个按下的按键:object.KeyUp( key )

4、PressKey方法

模拟通过键盘按下一个按键并立即释放:object.PressKey( key )



5、PressNKeys方法



模拟通过键盘多次按下一个按键并立即释放:object.PressNKey( key, N ) N:重复次数



6、DragAndDrop方法



用于执行从一点拖动到另外一点的操作:object.DragAndDrop( dragX, dragY, dropX, dropY, Button )

Button 的值包括

LEFT_MOUSE_BUTTON = 0

MIDDLE_MOUSE_BUTTON = 1

RIGHT_MOUSE_BUTTON = 2



7、MouseClick方法



在指定的屏幕位置执行鼠标左键或右键的单击操作:object.MouseClick( x, y, Button )



8、MouseDbClick方法



在指定的屏幕位置中执行鼠标左键或右键的双击事件:object.MouseDblClick( x, y, Button )



9、MouseDown方法



在屏幕指定位置按下鼠标左键或右键,并保持按下状态:object.MouseDown( x, y, Button )



10、MouseUp方法



用于释放之前执行的MouseDown方法所按下的鼠标按键:object.MouseDown( x, y, Button )



11、MouseMove方法



用于模拟鼠标移动:object.MouseMove( x, y)



12、SetSynchronizationTimeout方法



设置一个新的同步超时的时间值:object. SetSynchronizationTimeout(nSyncTimeout , is_sec)

nSyncTimeout : 同步超时的时间值。

is_sec : 指定设置的时间值是否以秒为单位
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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