asp.net 微信公众平台开发(二)公众账号开发模式

微信公众平台后台导航的“高级功能”选项可以进入模式选择界面,有两种模式可供选择,分别是“编辑模式”和“开发模式”。

至于微信公众平台传输信息的机制在上一章节已经说过,那么这一节粗略讲讲API接口简介,详细的会在后面的文章中着重讲述。

微信公众平台开发者文档地址:http://mp.weixin.qq.com/wiki/home/index.html

在开发文档中我们可以知道,微信传输是用XML格式的数据,以及告诉了我们每一个字段的意思,我们只要根据我们的功能按要求调用接口即可。

接下来我们需要在我们的项目中建立一个控制器并写两个函数供微信服务器调用。

这里先讲第一个函数,也就是微信公众平台成为开发者模式后要绑定URL和Token要调用的函数。

首先我们需要引进 Senparc.Weixin.MP 的一些引用。

SDK开源项目地址:https://github.com/JeffreySu/WeiXinMPSDK。

其次需要建立一个名称为Index,用于Get请求的Action。

代码如下:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Web;
using System.Web.Mvc;
using MicroShop.Model;
using MicroShop.IBLL;
using Senparc.Weixin.MP;
using Senparc.Weixin.MP.CommonAPIs;
using Senparc.Weixin.MP.Entities;
using Senparc.Weixin.MP.Entities.Menu;
using Senparc.Weixin.MP.MvcExtension;
using Senparc.Weixin.MP.AdvancedAPIs;

namespace MicroShop.AdminWeb.Controllers
{
    /// <summary>
    /// 微信接口
    /// </summary>
    public class WeiXinAPIController : Controller
    {
        string token = "yourtoken";

        /// <summary>
        /// 微信后台验证地址(使用Get),微信后台的“接口配置信息”的Url填写如:http://weixin.senparc.com/weixin
        /// </summary>
        [HttpGet]
        [ActionName("Index")]
        public ActionResult Get(string signature, string timestamp, string nonce, string echostr)
        {
            if (CheckSignature.Check(signature, timestamp, nonce, token))
            {
                return Content(echostr);//返回随机字符串则表示验证通过
            }
            else
            {
                return Content("failed:" + signature + "," + CheckSignature.GetSignature(timestamp, nonce, token) + "当你看到这行字就说明你填的URL是正确的!");
            }
        }
    }
}

上述代码中,token变量的值要和开发者账号后台设置的Token值一样,Get方法中的参数表示的意思在开发者文档里都有详细说明,if 语句执行成功表示验证通过,那么会返回随机字符串,否则返回下面else里的字符串。

接着我们把该项目发布到我们的服务器,发布成功后我们打开浏览器,在浏览器地址输入 http://你的域名/控制器名,例如我上面的代码:http://microshop.com/weixinapi

当页面展现出来后,在左上角出现一行文字,即上面代码中else里返回的文字,那么表示URL填写无误。

然后我们在开发者后台把URL和代码里写的token值输入点击确定即可绑定成功。


本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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