OSPP 2021-期初报告-开发支持 QQ 聊天软件的 Wechaty Puppet Provider 模块

该项目旨在开发一个Wechaty Puppet Provider模块,用于支持QQ聊天软件。学生将在导师指导下,基于wechaty-puppet-mock实现QQ的文本消息收发功能,并封装oicq项目。开发分为两个阶段,初期实现基础功能,后期完善登录验证和更多功能。项目旨在参与开源软件供应链点亮计划-暑期2021活动。

详细方案

  • 任务要求
    使用 wechaty-puppet-mock 项目作为模版,参考社区其他的 Wechaty Puppet Provider 代码模块,对 QQ 进行规划、RPA选型、原型测试,和最终的代码封装。
    在初期开发中,能够实现文本消息的接收和发送,即可完成原型验证 POC 。

  • 实现方案
    通过对Wechaty Puppet Provider和wechaty-puppet-mock项目等进行了解和学习,并对已有项目进行梳理,多和导师进行沟通,实现通过 Wechaty 加载 wechaty-puppet-qq模块,并包装oicq项目,实现文本消息的收发功能,提供一个 examples/ding-dong-bot.ts ,完成“接收到文字消息ding时,自动回复消息dong”等功能。

项目开发时间计划

第一阶段(7月-8月)

  • 7.1-7.10
    先和导师沟通,并观看Wechaty Puppet Provider 的 workshop 视频,熟悉Wechaty Puppet Provider的业务流程,并对自己目前还没有掌握的nodejs、npm、typescript等内容进行快速的了解和学习,对时间安排做好具体的规划

  • 7.11-8.15
    开始正式进行代码的prototyping,先完成基础的功能,完成通过 Wechaty 加载 wechaty-puppet-5g-qq 模块,并通过oicq项目实现的qq协议,实现文本消息的收发功能。每周协同导师进行功能的开发和完善

第二阶段(8月-10月)

在现有基础上,滑动验证码登陆、设备锁、qq登陆风控等问题进行调研和排查

  • 8.16-9.30
    继续完善功能,完成“接收到文字消息ding时,自动回复消息dong”的功能,不断总结和完善功能列表。

  • 10.1-10.30
    如果还有功能模块未完成则继续优化代码,梳理项目,如果时间充足,可以尝试完成一下配置 GitHub Actions 实现自动化测试的任务。

Author:@anaivebird

暑期2021

“开源软件供应链点亮计划-暑期2021”(以下简称 暑期2021)是由中科院软件所与 openEuler 社区共同举办的一项面向高校学生的暑期活动。 旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护,促进国内优秀开源软件社区的蓬勃发展。 根据项目的难易程度和完成情况,参与者还可获取“开源软件供应链点亮计划-暑期2021”活动奖金和奖杯。 官网:https://summer.iscas.ac.cn/

本项目 [开发支持 QQ 聊天软件的 Wechaty Puppet Provider 模块] 系 暑期2021 支持的开源项目。

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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