Javascript 检测键盘按键信息及键码值对应介绍_javascript技巧
Javascript中有3个事件句柄在对应键盘的输入状态:keydown、keypress和keyup。
分别对应的意思是:按键被按下(按下按键但还没有抬起)、点击按键(按下并抬起按键)、按键抬起(按键抬起之后)
按键的分类
按键可以分为“实键”和“虚键”
实键可以理解为我们能够看到并打印出来的按键,如字母“A”、数字“1”、字符“?”等等
虚键就是那些无法打印出来起到控制作用的按键,如“Ctrl”、“Alt”、“Shift”、“方向键”等等
IE在处理虚键时有个特例:虚键不会产生keypress事件,必须使用keydown或keyup来捕获
按键码和字符码
按键码是计算机用来识别不同按键的编码,每一个按键都有按键码
字符码是可被打印的实键特有的,对应了键盘上显示的字符
按键码可以使用String.fromCharCode()转换为字符码
按键码和和字符码的对应表可以在本文最后找到。
获取实键
function getKeyCode(e) {
var keyCode = 0;
var e = e || window.event;
keyCode = e.keyCode || e.which || e.charCode;
alert(keyCode);
}
稍微解释下
1. e为Firefox等标准浏览器支持的JS隐藏变量,表示一个“事件”;IE系列中没有“e”,而是用window.event来表示“事件”;所以var e = e || window.event;就表示:获取当前正在发生的事件。
2. e.keyCode、e.which、e.charCode都代表获取按键码,但不同的浏览器支持不同的写法
获取虚键
function getKeyCode(e) {
var keyCode = 0;
var e = e || window.event;
if (e.ctrlKey) alert("ctrlKey pressed");
if (e.altKey) alert("altKey pressed");
if (e.shiftKey) alert("shiftKey pressed");
}
字母和数字键的键码值(keyCode) | |||||||
按键 | 键码 | 按键 | 键码 | 按键 | 键码 | 按键 | 键码 |
A | 65 | J | 74 | S | 83 | 1 | 49 |
B | 66 | K | 75 | T | 84 | 2 | 50 |
C | 67 | L | 76 | U | 85 | 3 | 51 |
D | 68 | M | 77 | V | 86 | 4 | 52 |
E | 69 | N | 78 | W | 87 | 5 | 53 |
F | 70 | O | 79 | X | 88 | 6 | 54 |
G | 71 | P | 80 | Y | 89 | 7 | 55 |
H | 72 | Q | 81 | Z | 90 | 8 | 56 |
I | 73 | R | 82 | 0 | 48 | 9 | 57 |
数字键盘上的键的键码值(keyCode) | 功能键键码值(keyCode) | ||||||
按键 | 键码 | 按键 | 键码 | 按键 | 键码 | 按键 | 键码 |
0 | 96 | 8 | 104 | F1 | 112 | F7 | 118 |
1 | 97 | 9 | 105 | F2 | 113 | F8 | 119 |
2 | 98 | * | 106 | F3 | 114 | F9 | 120 |
3 | 99 | + | 107 | F4 | 115 | F10 | 121 |
4 | 100 | Enter | 108 | F5 | 116 | F11 | 122 |
5 | 101 | - | 109 | F6 | 117 | F12 | 123 |
6 | 102 | . | 110 | ||||
7 | 103 | / | 111 |
控制键键码值(keyCode) | |||||||
按键 | 键码 | 按键 | 键码 | 按键 | 键码 | 按键 | 键码 |
BackSpace | 8 | Esc | 27 | Right Arrow | 39 | -_ | 189 |
Tab | 9 | Spacebar | 32 | Dw Arrow | 40 | .> | 190 |
Clear | 12 | Page Up | 33 | Insert | 45 | /? | 191 |
Enter | 13 | Page Down | 34 | Delete | 46 | `~ | 192 |
Shift | 16 | End | 35 | Num Lock | 144 | [{ | 219 |
Control | 17 | Home | 36 | ;: | 186 | \| | 220 |
Alt | 18 | Left Arrow | 37 | =+ | 187 | ]} | 221 |
Cape Lock | 20 | Up Arrow | 38 | , | 188 | '" | 222 |
多媒体键码值(keyCode) | |||||||
按键 | 键码 | 按键 | 键码 | 按键 | 键码 | 按键 | 键码 |
音量加 | 175 | ||||||
音量减 | 174 | ||||||
停止 | 179 | ||||||
静音 | 173 | ||||||
浏览器 | 172 | ||||||
邮件 | 180 | ||||||
搜索 | 170 | ||||||
收藏 | 171 |

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Hallo zusammen. Heute möchte ich Ihnen ein Projekt zur Sturzerkennung vorstellen. Genauer gesagt handelt es sich um die Erkennung menschlicher Bewegungen auf der Grundlage von Skelettpunkten. Es ist grob in drei Schritte unterteilt: Erkennung des menschlichen Körpers, Punktaktionsklassifizierung des menschlichen Skeletts. Der Quellcode des Projekts wurde gepackt. Informationen zum Erhalt finden Sie am Ende des Artikels. 0. chatgpt Zuerst müssen wir den überwachten Videostream abrufen. Dieser Code ist relativ fest. Wir können chatgpt den von chatgpt geschriebenen Code direkt vervollständigen lassen. Wenn es jedoch später um geschäftliche Aufgaben geht, beispielsweise die Verwendung von Mediapipe zur Identifizierung menschlicher Skelettpunkte, ist der von chatgpt bereitgestellte Code falsch. Ich denke, dass chatgpt als Toolbox verwendet werden kann, die unabhängig von der Geschäftslogik sein kann. Sie können versuchen, es an c zu übergeben

Heute möchte ich Ihnen einen letzte Woche vom MIT veröffentlichten Artikel vorstellen, in dem GPT-3.5-turbo verwendet wird, um das Problem der Erkennung von Zeitreihenanomalien zu lösen, und zunächst die Wirksamkeit von LLM bei der Erkennung von Zeitreihenanomalien überprüft wird. Im gesamten Prozess gibt es keine Feinabstimmung, und GPT-3.5-Turbo wird direkt zur Anomalieerkennung verwendet. Der Kern dieses Artikels besteht darin, wie man Zeitreihen in Eingaben umwandelt, die von GPT-3.5-Turbo erkannt werden können, und wie man sie entwirft Eingabeaufforderungen oder Pipelines, damit LLM die Anomalieerkennungsaufgabe lösen kann. Lassen Sie mich Ihnen diese Arbeit im Detail vorstellen. Titel des Bildpapiers: Largelingualmodelscanbezero-shotanomalydete

01Ausblicksübersicht Derzeit ist es schwierig, ein angemessenes Gleichgewicht zwischen Detektionseffizienz und Detektionsergebnissen zu erreichen. Wir haben einen verbesserten YOLOv5-Algorithmus zur Zielerkennung in hochauflösenden optischen Fernerkundungsbildern entwickelt, der mehrschichtige Merkmalspyramiden, Multierkennungskopfstrategien und hybride Aufmerksamkeitsmodule verwendet, um die Wirkung des Zielerkennungsnetzwerks in optischen Fernerkundungsbildern zu verbessern. Laut SIMD-Datensatz ist der mAP des neuen Algorithmus 2,2 % besser als YOLOv5 und 8,48 % besser als YOLOX, wodurch ein besseres Gleichgewicht zwischen Erkennungsergebnissen und Geschwindigkeit erreicht wird. 02 Hintergrund und Motivation Mit der rasanten Entwicklung der Fernerkundungstechnologie wurden hochauflösende optische Fernerkundungsbilder verwendet, um viele Objekte auf der Erdoberfläche zu beschreiben, darunter Flugzeuge, Autos, Gebäude usw. Objekterkennung bei der Interpretation von Fernerkundungsbildern

Oben geschrieben & Das persönliche Verständnis des Autors ist, dass im autonomen Fahrsystem die Wahrnehmungsaufgabe eine entscheidende Komponente des gesamten autonomen Fahrsystems ist. Das Hauptziel der Wahrnehmungsaufgabe besteht darin, autonome Fahrzeuge in die Lage zu versetzen, Umgebungselemente wie auf der Straße fahrende Fahrzeuge, Fußgänger am Straßenrand, während der Fahrt angetroffene Hindernisse, Verkehrszeichen auf der Straße usw. zu verstehen und wahrzunehmen und so flussabwärts zu helfen Module Treffen Sie richtige und vernünftige Entscheidungen und Handlungen. Ein Fahrzeug mit autonomen Fahrfähigkeiten ist in der Regel mit verschiedenen Arten von Informationserfassungssensoren ausgestattet, wie z. B. Rundumsichtkamerasensoren, Lidar-Sensoren, Millimeterwellenradarsensoren usw., um sicherzustellen, dass das autonome Fahrzeug die Umgebung genau wahrnehmen und verstehen kann Elemente, die es autonomen Fahrzeugen ermöglichen, beim autonomen Fahren die richtigen Entscheidungen zu treffen. Kopf

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung moderner Webanwendungen wird PHP als eine der beliebtesten Programmiersprachen häufig in der Website-Entwicklung eingesetzt. Während des Entwicklungsprozesses treten jedoch häufig Nullwertfehler auf, die dazu führen können, dass die Anwendung Ausnahmen auslöst und somit die Benutzererfahrung beeinträchtigt. Daher ist das Erkennen und Behandeln von Nullfehlern im PHP-Entwicklungsprozess eine wichtige Fähigkeit, die Programmierer beherrschen müssen. 1. Was ist ein Nullwertfehler? Im PHP-Entwicklungsprozess beziehen sich Nullwertfehler normalerweise auf zwei Situationen: nicht initialisierte Variablen und variable Variablen.

Kürzlich habe ich auf Arxiv eine aktuelle Studie zur reinen visuellen Umgebungswahrnehmung gelesen. Diese Forschung basiert auf der PETR-Methodenreihe und konzentriert sich auf die Lösung des rein visuellen Wahrnehmungsproblems der Zielerkennung über große Entfernungen, wobei der Wahrnehmungsbereich auf 150 Meter erweitert wird. Die Methoden und Ergebnisse dieses Papiers haben für uns einen großen Referenzwert, daher habe ich versucht, es zu interpretieren. Originaltitel: Far3D: Expanding the Horizon for Surround-view3DObject Detection. Papierlink: https://arxiv.org/abs/2308.09616 Autorenzugehörigkeit :Beijing Institute of Technology & Megvii Technology Aufgabenhintergrund 3D-Objekterkennung zum Verständnis des autonomen Fahrens

Eine der Grundaufgaben für das persönliche Verständnis des Autors zum autonomen Fahren ist die dreidimensionale Zielerkennung, und viele Methoden werden mittlerweile auf Basis der Multisensorfusion implementiert. Warum ist also eine Multisensorfusion erforderlich? Ob Lidar- und Kamerafusion oder Millimeterwellenradar- und Kamerafusion, der Hauptzweck besteht darin, die komplementäre Verbindung zwischen Punktwolken und Bildern zu nutzen, um die Genauigkeit der Zielerkennung zu verbessern. Mit der kontinuierlichen Anwendung der Transformer-Architektur im Bereich Computer Vision haben auf Aufmerksamkeitsmechanismen basierende Methoden die Genauigkeit der Fusion zwischen mehreren Sensoren verbessert. Die beiden gemeinsamen Arbeiten basieren auf dieser Architektur und schlagen neuartige Fusionsmethoden vor, um die nützlichen Informationen ihrer jeweiligen Modalitäten besser zu nutzen und eine bessere Fusion zu erreichen. TransFusion: Hauptbeitrag
