微信公众平台开发(一) 配置接口

一、简介

微信公众平台是腾讯公司在微信的基础上新增的功能模块,通过这一平台,个人和企业都可以打造一个微信的公众号,并实现和特定群体的文字、图片、语音的全方位沟通、互动。

二、通讯机制

三、注册微信平台公众帐号

注册地址:https://mp.weixin.qq.com

四、服务器端配置

4.1 示例代码设置

微信公众平台提供了一个php示例代码:

http://mp.weixin.qq.com/mpres/htmledition/res/wx_sample.zip

下载下来,解压缩,打开编辑。

将token值设置为你所需要的值,token可由开发者任意填写,用作生成签名。

编辑完保存并关闭文件,将文件wx_sample.php 更改成自定义的名字,这里改为wxapi.php,再次打包成wxapi.zip。

4.2 服务器平台设置

如果有自己的服务器,而且支持php,可以将接口文件上传至服务器,如果没有自己的服务器,则可以选择部分免费的云平台进行开发,如百度应用引擎BAE(http://developer.baidu.com/bae),新浪云平台SAE(http://sae.sina.com.cn/)。

4.2.1 百度BAE设置

a. 注册BAE帐户并登录

https://passport.baidu.com/v2/?reg&regType=1&tpl=mn&u=http%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2F

b. 加入开发者中心

 

c. 创建应用

接入方式选择 “手机web应用”。

d. 托管设置

选择云环境(BAE)-> 托管设置。

环境类型 选择 “PHP”。

e. 创建新版本,上传接口文件

f. 上线并获取链接

获得的URL为:http://zhuojin.duapp.com/

注:zhuojinsz 之前已经被我注册过了,所以不能再次注册。这里应该获得的二级域名应该和上面的截图中写的一样。

BAE 设置完毕。

4.2.2 新浪SAE设置

a. 注册SAE帐户并登录

http://sae.sina.com.cn/

b. 创建新应用

我的首页 -> 创建新应用

c. 配置应用

d. 上传代码

应用管理 -> 代码管理 -> 上传代码包

e. 获取URL地址

获得的URL 地址为:http://1.zhuojin.sinaapp.com/

SAE 配置完毕。

五、配置接口

5.1 登录微信公众平台 -> 高能功能 -> 开发模式

5.2 成为开发者

5.3 接口配置信息

URL填写上面得到的BAE URL:http://zhuojin.duapp.com/,再加上上传的php文件名。即 http://zhuojin.duapp.com/wxapi.php

Token 填写自定义的token 值,这里为zhuojinsz。

对于SAE,URL填写 http://1.zhuojin.sinaapp.com/wxapi.php

5.4 提交

点击 “提交”,若一切设置正确,则会提示 “提交成功”。

5.5 查看接口配置信息

BAE 接口信息

SAE 接口信息

5.6 开启开发模式

至此,配置完毕。

六、关注

请关注 卓锦苏州 微信公众帐号,卓锦苏州 基于SAE 平台开发,针对于主流的微信功能进行开发测试。

您可以关注 卓锦苏州 公众帐号进行功能测试,以及获取新的应用开发。

1. 登录微信客户端,通讯录 -> 添加朋友 -> 查找公众号 -> zhuojinsz,查找并关注。

2. 扫描二维码:

卓锦苏州 小黄鸡测试。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Darlin356230410/p/4568727.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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