包括两个部分： 1、DLL钩子 2、调用钩子显示按键 我想做一个在屏幕上显示按键信息的软件（类似于老外的ShowOff），所以尝试着用键盘钩子获取按键信息 但本例的钩子在QQ之类的软件中会失效，原因尚不明

主要介绍了Android悬浮球及全局返回功能的实现示例,具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下。

简单实用的全局敏感性分析程序，可在MATLAB中运行

Js 拦截全局ajax请求

这个代理很好用 局域网 或者外网代理都很给力

主要介绍了微信小程序全局变量GLOBALDATA的定义和调用过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

雷柏 8300键盘鼠标驱动

vue自定义全局弹出询问框、输入框、提示框、toast，main.js引用后全局使用，涉及遮罩层样式，自定义组件，子组件套用组件，子组件调用父组件方法，组件属性监听，输入框默认获得焦点，输入框数据双向绑定、组件注册

利用模拟退火-粒子群算法进行全局路径规划后，设置动态障碍物进行DWA局部规划，仅是将两种方法进行融合，没什么难度一看就会，详细讲解请移步至https://blog.csdn.net/weixin_53293018/article/details/129802545?spm=1001.2014.3001.5501

在相机位姿估计的实际应用中，参考点的坐标数据不可避免地包含了测量误差，其量值大小通常不会完全一致，如果不区别测量误差直接进行相机位姿估计，将可能导致估计结果与真值相差甚远。为此，在广泛应用的正交迭代算法基础上，提出了相机位姿估计的加权正交迭代算法，该方法以加权共线误差为目标函数，根据像面重投影误差确定权重系数取值，优化相机位姿估计结果，具有精度高、稳健性好等优点，且满足全局收敛条件。数值仿真实验与风洞迎角实验的结果表明，本文算法更加有效，能够抑制不同程度测量误差对相机位姿估计结果的影响，所得结果明显优于正交迭代算法，具有较强的工程实用价值。