沟通后端系统和微信消息的桥梁

通过wechaty实现微信通讯网关,采用Node.js开发,提供RESTful接口以方便与后端系统集成,仅用100多行代码即实现好友、群组及文字消息交互功能。

困惑于各类后端系统与同事、客户和其他相关方的沟通:一方面是后端系统纷繁复杂,开发语言众多;另一方面是不同人群对邮件、短信等各自的喜好程度不同,相对而言,微信是商务人群中使用量较大的,虽然微信提供了公众号等方式集成,但恰恰是大多数微信使用者只会在非常必须才会去用的服务方式。

之前基于微信网页版的插件较多,也尝试过集成,不幸的是微信收掉了绝大多数微信用户的网页版登录权限。最近一个偶然机会接触到wechaty,阅读了先前贡献者们的经验分享,立即有了参与的冲动,按机器人指导完成了注册获取token,开始了体验开发之旅。

超小的微信网关

本来最熟悉Java,但wechaty是js的,正好也用nodejs在做其他工作,就从它开始吧。考虑到需要与其他系统集成,将wechaty封装成微信通讯网关,设计使用restful的双向调用,解耦网关和后端系统。虽然最近特别事杂,紧赶慢赶也终于在15天token有效期完成了最小化产品的提交,可以满足包括好友、微信群操作和文字类消息互动的全部商务需求,仅仅100行代码出头。 运行也很简单,参考README即可: 安装

感谢wechaty提供了很好的思路,感谢wechaty-puppet提供了良好的设计,让我能够站在巨人肩膀之上快速完成工作,感谢所有帮助过和感兴趣的小伙伴!

经过一段时间测试,基本没发现掉线,服务也正常。 如果喜欢,请了解体验审阅 https://github.com/johnwang71/wechaty-integration 这段短小的代码,更欢迎提出好的建议和问题!

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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