转：Windows外壳名字空间的浏览

最新推荐文章于 2025-12-15 15:38:25 发布
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Visual C++ Windows外壳编程资料
07-31
《Visual C++ Windows外壳编程资料》是一份深入探讨Windows Shell编程技术的专业文档，适用于那些希望利用C++在Windows操作系统上构建高效、用户友好的应用程序的开发者。Windows Shell是Windows操作系统的核心组成...
Windows外壳名字空间的浏览
weixin_33700350的博客
09-15 98
Windows95/98对Dos/Win3.x作了许多重大改进，在文件系统方面，它除了采用长文件名替代Dos中的8.3文件名以外，引入外壳名字空间（Shell Name Space）来代Dos文件系统是其又一大突破．本文将简要地介绍如何在Windows 95/98或Windows NT4.0以上版本。 概述 简介 　　在Dos/Win3.x中，每个逻辑分区构成一棵目录树，文件系统由这...
48、深入探究命名空间扩展：Windows视图项目开发指南
bush的博客
12-15 9
本文深入探讨了Windows命名空间扩展的开发技术，重点介绍了如何构建一个名为'Windows View'的自定义命名空间扩展，用于在资源管理器中浏览当前打开窗口的层次结构。文章详细解析了PIDL设计、窗口枚举器实现、关键类功能及代码逻辑，并提供了基于C++的完整实现方案，适用于希望将系统信息集成到外壳环境中的开发者。
4、Windows 外壳编程：API 与 COM 接口深度剖析
bush的博客
11-01 11
本文深入剖析了Windows外壳编程中的核心概念与技术，涵盖Windows钩子的作用范围、外壳地址空间与代码注入机制、外壳内存分配器的使用方法，以及任务栏、文件与文件夹操作相关的API函数。同时详细介绍了外壳扩展、命名空间扩展、钩子接口和杂项COM接口等关键COM组件，并对比了API与COM在外壳编程中的角色演变。结合Active Desktop带来的变革，文章还提供了实际操作步骤与技术分析，帮助开发者掌握如何通过API和COM接口实现对Windows外壳的深度定制与扩展。
Windows外壳名字空间的浏览 (转)
cuiji1279的博客
05-26 159
Windows外壳名字空间的浏览 (转)[@more@] windows外壳名字空间的浏览 姜伟华 Windows95/98对Dos/Win3.x作了许多重大改进，在文件系统方面，它除了采用长文件名替代Dos中的8....
15、数据取证：Windows注册表与磁盘分区分析
http9protocoller的博客
08-20 107
本文详细介绍了数据取证中Windows注册表和磁盘分区的分析方法。通过注册表分析，可以提取系统安装日期、时区、用户信息、外壳包和最近使用记录等关键信息；而磁盘分区分析则包括未分配空间检查、隐藏分区查找与恢复等内容。文章还结合实际案例，展示了这些方法在案件调查中的应用价值。
[工业互联-16]：工业Windows操作系统与实时性方案
文火冰糖（王文兵）的博客
07-08 3440
Windows是由微软公司开发的一系列操作系统。它是目前全球使用最广泛的桌面和服务器操作系统之一。Windows操作系统的版本包括Windows 10、Windows 8、Windows 7、Windows Vista、Windows XP等。以下是Windows操作系统的一些特点：用户友好性：Windows操作系统以其直观的用户界面和易于使用的功能而闻名。它提供了可视化的桌面环境，使用者可以通过点击图标、拖放文件等简单的操作与系统进行交互。
47、探索Windows资源管理器命名空间扩展的奥秘
bush的博客
12-14 8
本文深入探讨了Windows资源管理器命名空间扩展的核心技术，涵盖状态栏操作、上下文菜单、图标自定义、拖放与剪贴板功能的实现原理。详细解析了IContextMenu、IDataObject、IExtractIcon等关键COM接口的使用方法，介绍了根扩展与非根扩展的区别及连接点的四种配置方式。同时提供了开发流程图、常见问题解决方案、性能优化建议以及未来发展趋势，帮助开发者全面掌握资源管理器扩展开发，提升用户体验。
转：Windows Shell 编程 第一章
spiderlily的专栏
12-08 675
转自：http://yadang418.blog.163.com/blog/static/268436562009653322192/ 第一章 Windows Shell是什么 一个操作系统外壳的不错的定义是它是一个系统提供的用户界面，它允许用户执行公共的任务，如访问文件系统，导出执行程序，改变系统设置等。MS-DOS有一个Command.COM扮演着这个角色。然而Windows已经有了图
北大青鸟项目：windows资源管理器实现
- 文件浏览：用户可以像在传统文件系统中一样浏览不同磁盘分区和网络共享的文件夹。 - 文件操作：可以对选定的文件或文件夹执行复制、移动、删除等操作。 - 查看选项：通过不同的视图（图标、列表、详细信息等）...
淘宝式jquery图片数字切换
01-05
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制，其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现，并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节，使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息，但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时，开发者通常会借助以下技术手段：1. **jQuery库**：jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架，它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中，jQuery将负责处理用户的点击动作（实现左右切换），并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**：开发者或许会采用现成的jQuery扩展，例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数，以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**：展示当前图片的序列号，这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时，相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**：为了达成淘宝图片切换的视觉效果，可能需要设计特定的CSS样式，涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性（如`transition`和`animation`）在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**：运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作，比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互，触发相应的函数来执行...
大家都觉得几点到几点妲己
01-05
大家都觉得几点到几点妲己
垃圾实例分割数据集-20251118-194020.zip
01-05
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：垃圾实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：7,000张图片 验证集：426张图片 测试集：644张图片 • 训练集：7,000张图片 • 验证集：426张图片 • 测试集：644张图片 • 分类类别： 垃圾（Sampah） • 垃圾（Sampah） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形点坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型，适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理：集成到监控系统中，用于实时检测公共区域的垃圾堆积，辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究：支持实例分割算法的研究和优化，特别是在垃圾识别领域，促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践：可用于高校或培训机构的AI课程，作为实例分割技术的实践数据集，帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注：每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注，确保分割边界准确，提升模型训练效果。 • 数据多样性：包含多种垃圾物品实例，覆盖不同场景，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强：YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成，如YOLO系列、PyTorch等，方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值：直接针对现实世界的垃圾管理需求，为自动化环保解决方案提供可靠数据支持，具有重要的社会意义。
智慧物业(1).docx
01-05
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（CPOvsGTOvsDMOAvsDAvsAFTvsCSA）六种最新智能算法优化BP神经网络Matlab代码
01-05
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YOLOv8检测头与损失函数协同优化：面向多尺度目标检测的科研创新方法研究
最新发布
01-05
内容概要：本文深入解析了YOLOv8目标检测模型的检测头架构与损失函数设计，涵盖其核心组件如DFL（分布焦点损失）、anchor生成机制和边界框计算方法的代码实现，并系统阐述了分类、回归与置信度损失的构成及其优化逻辑。文章进一步从科研角度出发，提出了在检测头结构改进、损失函数融合创新、动态权重调整及无锚框方向上的多种可行研究路径，结合消融实验与多尺度适配性测试，指导读者开展高性能目标检测模型的定制化研究，并鼓励通过开源项目提升学术影响力。; 使用场景及目标：① 掌握YOLOv8检测头与损失函数的内部机制，理解其代码实现细节；② 设计针对特定应用场景（如小目标、多尺度）的检测头与损失函数改进方案；③ 开展高水平论文研究，推动模型性能提升与实际部署优化； 阅读建议：建议结合提供的代码链接动手实践，逐模块调试检测头与损失函数的运行流程，重点理解DFL与IoU损失的协同机制，并在自定义数据集上验证改进策略的有效性，同时注重实验设计的严谨性与结果的可复现性。
freestylefly_wechat-mini_37860_1767504047007.zip
01-05
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这是一个基于人工智能与大数据分析的智能家居自动化管理系统项目_它整合了物联网传感器数据流处理机器学习模型预测用户行为模式识别以及自动化控制逻辑引擎_旨在通过深度学习算法优化家庭能源.zip
01-05
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