微信消息

微信机器人基础知识

微信机器人实现方式
web网页端:2017年后不在支持新号登录,仅支持老号,且掉线严重,易被封号
xposed技术:在2019年6月份,微信官方在行业重点打击xposed
pc hook:代码注入型破解,封号情况也多,比较偏小团体使用
模拟机:延迟高、消息实时到达率低、模拟人为操作效率慢
ipad协议:安全性较好,功能满足,行业占有率高。但具有能力研发人员较少
mac协议:安全性较iPad协议更好,功能性相比ipad协议少些,行内具有研发能力更少,安全性、稳定性比较优秀,不会出现追封、批量封的情况
混合通道:基于mac与ipad协议,非grpc、mmtls破解,功能合适,微信第三方最稳定通道,不会出现技术封号

web网页端
安装itchat:pip install itchat

登录微信然后给文件传输助手发一条消息
import itchat
itchat.auto_login()
itchat.send(‘Hello’,toUserName=‘filehelper’)
会给出一个二维码来登录

接受文字消息时调用函数处理
import itchat
@itchat.msg_register(itchat.content.TEXT) #itchat将根据接收到的消息类型寻找对应的已经注册的方法
def text_reply(msg):
return msg.text
itchat.auto_login()
itchat.run()
#@itchat.msg_register(itchat.content.消息类型)
参数 | 类型 | Text键值
TEXT | 文本| 文本内容
MAP | 地图 | 位置文本
CARD | 名片 | 推荐人字典
NOTE | 通知 | 通知文本
SHARING | 分享 | 分享名称
PICTURE | 图片/表情 | 下载方法
RECORDING| 语音 | 下载方法
ATTACHMENT |附件| 下载方法
VIDEO | 小视频 | 下载方法
FRIENDS | 好友邀请 | 添加好友所需参数
SYSTEM | 系统信息 | 更新内容的用户或群聊的UserName组成的列表

根据微信文本回复消息
import itchat
@itchat.msg_register(itchat.content.TEXT)
def text_reply(msg):
reply_text=’’
if msg.text==‘Hello’:
reply_text=‘shit’
elif msg.text===‘Who are you’
reply_text=‘your dad’
return reply_text
itchat.auto_login()
itchat.run()

学习链接:https://www.bilibili.com/video/BV197411f7Rp

数据集介绍:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据集名称:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据规模: - 训练集:1,540张图片 - 验证集:377张图片 - 测试集:316张图片 分类类别: Brown-bear(棕熊)、Chicken(鸡)、Fox(狐狸)、Hedgehog(刺猬)、Horse(马)、Mouse(老鼠)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Turtle(龟)、Rabbit(兔)及通用object(物体)共11个类别 标注格式: YOLO格式标注,包含归一化坐标与类别索引,支持目标检测模型训练 数据特性: 涵盖航拍与地面视角,包含动物个体及群体场景,适用于复杂环境下的多目标识别 农业智能化管理: 通过检测家畜(鸡/马/绵羊等)数量及活动状态,辅助畜牧场自动化管理 生态监测系统: 支持野生动物(棕熊/狐狸/刺猬等)识别与追踪,用于自然保护区生物多样性研究 智能安防应用: 检测农场周边危险动物(蛇/狐狸),构建入侵预警系统 动物行为研究: 提供多物种共存场景数据,支持动物群体交互行为分析 高实用性标注体系: - 精细标注包含动物完整轮廓的边界框 - 特别区分野生动物与家畜类别,支持跨场景迁移学习 多维度覆盖: - 包含昼间/复杂背景/遮挡场景 - 涵盖陆地常见中小型动物与禽类 - 提供通用object类别适配扩展需 工程适配性强: - 原生YOLO格式适配主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等) - 验证集与测试集比例科学,支持可靠模型评估 生态价值突出: - 同步覆盖濒危物种(龟类)与常见物种 - 支持生物多样性保护与农业生产的双重应用场景
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