[Delphi]让窗体感知鼠标的进入与移出并自动隐藏与显示窗口

const
  WM_MouseEnter = $B013;
  WM_MouseLeave = $B014;
type
  TfrmMain = class(TForm)
       .
       .
    Timer1: TTimer;
    procedure Timer1Timer(Sender: TObject);
  protected
    procedure WMMouseEnter(var Msg: TMessage); message WM_MouseEnter;
  end;
implementation
{$R *.dfm}

procedure TfrmMain.WMMouseEnter(var Msg: TMessage);
begin
  if(Top<0)
then
  begin
    Top := 0;
   
//为保证下拉窗体后呈现在最前面
    SetWindowPos(Handle,HWND_TOPMOST, 0, 0, 0, 0, SWP_NOMOVE or SWP_NOSIZE); //将窗体推到最前
    SetWindowPos(Handle,HWND_NOTOPMOST, 0, 0, 0, 0, SWP_NOMOVE or SWP_NOSIZE);//然后取消窗体最前
  end;
  Timer1.Enabled := True;
end;
//依赖定时器定时检查鼠标是否还在窗体范围内,这样此能避免因为快速移动鼠标而丢失MOUSELEAVE事件
procedure TfrmMain.Timer1Timer(Sender: TObject);
var
  rc:TRECT;
  pt:TPOINT;
begin
   GetWindowRect(self.Handle,rc);
//取窗体的矩形区域
   GetCursorPos(pt);
//取得当前鼠标所在位置
   if(not PtInRect(rc,pt)) then //如果鼠标不在窗体范围内
   begin
      if(Top = 0) then //如果目前窗体正吸附在屏幕上沿,则上移隐藏窗体
      begin
         Top := 0-Height+2;
      end;
      Timer1.Enabled := False;
//窗体隐藏后定时器关闭
      SetWindowPos(Handle,HWND_TOPMOST, 0, 0, 0, 0, SWP_NOMOVE or SWP_NOSIZE); //将窗体推到最前
   end;
end;

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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