判断微信用户是否关注微信号

1.先获取公众号的access_token

private $appid='';
private $secret='';
private function getAccessToken() { // access_token 应该全局存储与更新,以下代码以写入到文件中做示例 $data = S('access_token'); if ($data['expire_time'] < time()) { // 如果是企业号用以下URL获取access_token // $url = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/gettoken?corpid=$this->appId&corpsecret=$this->appSecret"; $url = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=".$this->appid."&secret=".$this->secret; $res = json_decode($this->http_curl($url),true); $access_token = $res['access_token']; if ($access_token) { $data['expire_time'] = time() + 7000; $data['access_token'] = $access_token; S('access_token',$data); } } else { $access_token = $data['access_token']; } return $access_token; }

2.再根据"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/user/info?access_token=".$accessToken."&openid=".$openid;  调用curl,根据返回的结果集里的subscribe的状态进行判断

 1     public function attention(){
 2         $openid=$_SESSION['weinfo']['openid'];
 3         // 获取公众号的access_token,此access_token不是用户授权后的access_token
 4         $accessToken = $this->getAccessToken();
 5         $subscribe_msg = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/user/info?access_token=".$accessToken."&openid=".$openid;
 6         $subscribe_info = $this->http_curl($subscribe_msg);
 7         $subscribe_info = json_decode($subscribe_info);
 8         if($subscribe_info->subscribe){
 9             $msg['status']=1;
10         }else{
11             $msg['status']=0;
12         }
13         return $msg;
14     }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dreamysky/p/5918163.html

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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