固定到开始屏幕 Pin To StartScreen

最新推荐文章于 2024-12-12 11:21:20 发布
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分类专栏： 安装打包
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/int_tulip/article/details/70214247
本文介绍了如何在Windows 10系统的开始菜单中为应用程序创建磁贴，包括使用PinAppToStartScreen功能和ShellExecute函数的具体实现方法。

win10的回归的开始菜单整合了xp的开始菜单与win8中的Metro磁贴，个人非常喜欢这种设计

下午老大发现我们的程序在win10开始菜单的磁贴处并没有磁贴生成，于是搜了一下这方面的资料

了解了一下win10的开始菜单中几个概念，

其中左半部分为"StartMenu"

右半部分为"StartScreen"，而并非先前认为的Menu

将自己的App钉在这里的功能描述为”Pin App Tto StartScreen”，选中一个程序右键菜单中提供了“固定到开始屏幕”的功能

在UWP应用中，微软提供了丰富的操作API, Windows.UI.StartScreen.SecondaryTile

不过我们是win32程序，并没有相应的资料，在网上搜索排查后发现

ShellExecute(NULL, "pintostartscreen", szLnkPath, NULL, NULL, 0);

能够达到效果

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FaceMoo项目：基于ESP32S3开发板和RGB屏幕实现智能可触屏显示屏
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ubuntu上搭建ESP-IDF
找回Windows7的“将此程序锁定到任务栏”功能（Pin to Taskbar / Pin to Start Menu）
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12-31 6101
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06-18 8832
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09-11
Windows8的桌面回收站、计算机上右键不明显示“pintostartscreen”。很烦人特写了个注册表清除回收站 计算机 右键显示pintostartscreen，如你也遇上了，直接解压导入…OK！！！
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05-31 148
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01-30 360
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Win8系统将任意文件固定到“开始”屏幕的解决方案.docx
09-27
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Hot_Ant的博客
05-29 1118
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Quick #UE4 Tip （第1周 2020.12.5）
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显示与隐藏桌面回收站注册表打包
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显示与隐藏桌面回收站注册表打包，可以快速显示显示或隐藏桌面的回收站。
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作者：马宁前边介绍Push Notification时，其实已经谈到了Tile Notification。在Windows Phone 7.1中，Smart Tile得到了极大的提高。我们不但可以控制Tile的动画显示、内容和背景切换，而且还能够为同一个应用提供两个Tile，比如
任意文件——固定到“开始“屏幕
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1、在桌面单击右键，选择新建→快捷方式。 2、在路径中输入以下内容： 　　explorer shell:::{2559a1f3-21d7-11d4-bdaf-00c04f60b9f0} 3、在图标上点右键，选“固定到开始屏幕”。 参考文献：http://www.3lian.com/edu/2016/09-17/1474078559324229.html
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建一个虚拟终端，让你的进程在独立的会话中运行。
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PhoneSploit-Pro 项目常见问题解决方案 1. 项目基础介绍和主要编程语言 PhoneSploit-Pro 是一个使用 Python 编写的开源项目，旨在提供一个一体化的工具，用于通过 ADB (Android Debug Bridge) 和 Metasploit-Framework 远程利用 Android 设备，实现一键获取 Meterpreter 会话。这个项目的目标是简化 An...
import ustruct from machine import UART from machine import FPIOA import os,sys import time from media.sensor import * # 导入sensor模块，使用摄像头相关接口 from media.display import * # 导入display模块，使用display相关接口 from media.media import * # 导入media模块，使用meida相关接口 # 移动平均滤波窗口大小/;/.' WINDOW_SIZE = 5 # 初始化移动平均滤波器 x_filter = [0] * WINDOW_SIZE y_filter = [0] * WINDOW_SIZE filter_index = 0 fpioa = FPIOA() fpioa.set_function(3, FPIOA.UART1_TXD) fpioa.set_function(4, FPIOA.UART1_RXD) # 初始化UART（波特率115200，TX=Pin5, RX=Pin6） uart = UART(UART.UART1, baudrate=115200) thresholds = [(73, 18, 53, 25, 38, 12)] # 红色阈值#(25, 77, -16, 122, -79, 59) # 屏幕正中间坐标 SCREEN_WIDTH = 640 SCREEN_HEIGHT = 480 CENTER_X = SCREEN_WIDTH // 2 CENTER_Y = SCREEN_HEIGHT // 2 # 定义移动步长 MOVE_STEP = 4 def create_packet(x, y, z): # 创建缓冲区（固定10字节） packet = bytearray(10) mv = memoryview(packet) # 帧头 mv[0:2] = b'\x2C\x12' # 写入数据（大端序） ustruct.pack_into('>HHH', mv, 2, x, y, z) # 从索引2开始写入6字节 # 计算校验和（异或校验，仅数据字段） checksum = 0 for i in range(2, 8): # 数据字段为索引2 - 7 checksum ^= mv[i] mv[8] = checksum # 帧尾 mv[9] = 0x5B return packet # 移动平均滤波函数 def moving_average_filter(value, filter_buffer): global filter_index filter_buffer[filter_index] = value filter_index = (filter_index + 1) % WINDOW_SIZE return sum(filter_buffer) // WINDOW_SIZE sensor = Sensor() # 构建摄像头对象,通过软件接口控制 sensor.reset() # 复位和初始化摄像头 sensor.set_framesize(width=SCREEN_WIDTH, height=SCREEN_HEIGHT) # 需与屏幕物理分辨率一致 sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565) # 设置为彩色 sensor.set_vflip(1) sensor.set_hmirror(1) Display.init(Display.ST7701, to_ide=True) # 初始化驱动芯片，将摄像头或图像处理结果同时发送到 CanMV IDE 的虚拟显示窗口。 MediaManager.init() # 硬件初始化 sensor.run() # 开始 # 生成数据包并发送 x = CENTER_X y = CENTER_Y z = 0 while True: img = sensor.snapshot() # 拍摄一张图片 blobs = img.find_blobs([thresholds[0]], margin=100, merge=True, area_threhold=100, pixels_threshold=1000) # 0,1,2分别表示红，绿，蓝色 if blobs: for b in blobs: # 画矩形和箭头表示 tmp = img.draw_rectangle(b[0:4], thickness=4) tmp = img.draw_cross(b[5], b[6], thickness=2) x = b[5] y = b[6] z = 0 else: # 当未检测到目标时，计算x和y方向的移动距离 x_distance = CENTER_X - x y_distance = CENTER_Y - y # 根据距离和步长计算x和y方向的移动值 x_move = MOVE_STEP if x_distance > 0 else -MOVE_STEP if x_distance < 0 else 0 y_move = MOVE_STEP if y_distance > 0 else -MOVE_STEP if y_distance < 0 else 0 # 限制移动值不超过剩余距离 x_move = min(abs(x_distance), abs(x_move)) * (1 if x_move > 0 else -1) y_move = min(abs(y_distance), abs(y_move)) * (1 if y_move > 0 else -1) # 更新坐标 x += x_move y += y_move # 应用移动平均滤波 filtered_x = moving_average_filter(x, x_filter) filtered_y = moving_average_filter(y, y_filter) Display.show_image(img) packet = create_packet(filtered_x, filtered_y, z) uart.write(packet) print(filtered_x, filtered_y) time.sleep_us(1) 以此代码为模版，实现寻找黑色目标，并沿着黑色目标的边缘生成小点，将黑色目标边缘用小点标记出来
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07-28
roi = img.copy(roi=(x, y, w, h), copy_to_fb=False) # 注意：这里我们只处理ROI，不复制到帧缓冲，避免内存浪费 # 将ROI转换为二值图像：在ROI中，属于黑色阈值的像素设为255，否则0 # 注意：原图是RGB565，...
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