2021微信网页跳转APP

微信小程序:如何跳转app方案及实现 关于微信小程序跳转app,开发者迫切希望微信能提供,以便对app引流、以及对小程序无法实现功能进行补充、并实现自家产品的闭环;而微信则因为安全及用户流出方案考虑,不愿意让用户跳到app。那么,小程序跳app到底是否可行呢? 微信小程序:如何跳转app方案及实现 关于小程序如何跳转app,常规思路有四种: 利用官方api: 需要app接入开放平台,并且与小程序属于统一账... 阅读详情

一、跳转APP:wx-open-launch-app

用于页面中提供一个可跳转指定App的按钮。

 

开放对象

此功能仅开放给已认证的服务号,服务号绑定“JS接口安全域名”下的网页可使用此标签跳转满足一定条件的App。在使用该标签之前,首先需要前往微信开放平台的管理中心-公众账号或小程序详情-接口信息-网页跳转移动应用-关联设置中绑定所需要跳转的App。详细配置规则参考文档《微信内网页跳转APP功能》。

 

属性

名称必填默认值备注
appid是 所需跳转的AppID
extinfo否 跳转所需额外信息

备注:对于extinfo属性,用于携带额外信息,格式自定义,由跳转的App自⾏解析处理。对应iOS微信openSDK中的messageExt字段(LaunchFromWXReq.message.messageExt),或对应Android微信openSDK中的messageExt字段(ShowMessageFromWX.Req.message.messageExt),详细参见文档《App获取开放标签<wx-open-launch-app>中的extinfo数据》。

 

插槽

名称必填默认值备注
default是 跳转按钮模版及样式

 

事件

名称冒泡返回值备注
ready否 标签初始化完毕,可以进行点击操作
launch否 用户点击跳转按钮并对确认弹窗进行操作后触发
error否{ errMsg: string }用户点击跳转按钮后出现错误

备注:error事件返回值errMsg说明如下。

errMsg说明
"launch:fail"调⽤失败,或安卓上该应用未安装,或iOS上用户在弹窗上点击确认但该应⽤未安装
"launch:fail_check fail"校验App跳转权限失败,请确认是否正确绑定AppID

 

用例

<wx-open-launch-app
  id="launch-btn"
  appid="your-appid"
  extinfo="your-extinfo"
>
  <script type="text/wxtag-template">
    <style>.btn { padding: 12px }</style>
    <button class="btn">App内查看</button>
  </script>
</wx-open-launch-app>
<script>
  var btn = document.getElementById('launch-btn');
  btn.addEventListener('launch', function (e) {
    console.log('success');
  });
  btn.addEventListener('error', function (e) {
    console.log('fail', e.detail);
  });
</script>

 

二、跳转小程序:wx-open-launch-weapp

用于页面中提供一个可跳转指定小程序的按钮。使用此标签后,用户需在网页内点击标签按钮方可跳转小程序。H5通过开放标签打开小程序的场景值为1167。

 

开放对象

  1. 已认证的服务号,服务号绑定“JS接口安全域名”下的网页可使用此标签跳转任意合法合规的小程序。
  2. 已认证的非个人主体的小程序,使用小程序云开发的静态网站托管绑定的域名下的网页,可以使用此标签跳转任意合法合规的小程序。

 

错误提示

若跳转时出现以下页面,表示网页绑定的服务号或小程序无权限,请检查是否符合上述开放对象条件。 无权限提示

 

属性

名称必填默认值备注
username是 所需跳转的小程序原始id,即小程序对应的以gh_开头的id
path否 所需跳转的小程序内页面路径及参数

 

插槽

名称必填默认值备注
default是 跳转按钮模版及样式

 

事件

名称冒泡返回值备注
ready否 标签初始化完毕,可以进行点击操作
launch否 用户点击跳转按钮并对确认弹窗进行操作后触发
error否{ errMsg: string }用户点击跳转按钮后出现错误

备注:error事件返回值errMsg说明如下。

errMsg说明
"launch:fail"跳转失败

 

用例

<wx-open-launch-weapp
  id="launch-btn"
  username="gh_xxxxxxxx"
  path="pages/home/index?user=123&action=abc"
>
  <script type="text/wxtag-template">
    <style>.btn { padding: 12px }</style>
    <button class="btn">打开小程序</button>
  </script>
</wx-open-launch-weapp>
<script>
  var btn = document.getElementById('launch-btn');
  btn.addEventListener('launch', function (e) {
    console.log('success');
  });
  btn.addEventListener('error', function (e) {
    console.log('fail', e.detail);
  });
</script>

文档:https://developers.weixin.qq.com/doc/offiaccount/OA_Web_Apps/Wechat_Open_Tag.html

微信小程序跳转App Store:实现技巧与限制 虽然微信小程序无法直接跳转到App Store,但可以通过一些中间网页或用户引导的方式实现间接跳转。在开发过程中,需要平衡用户体验与实现的复杂度,并考虑到微信平台的规则。如果你的小程序需要向用户推广App,以上的两种方式可以帮助你顺利实现这一功能,并且能够在用户体验和跳转路径中找到一个合理的平衡。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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盛国强
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