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我也要
最近公司要做一个管理微信公众号的第三方平台，管理旗下的多个微信公众号，运营团队提出需求，同时管理多个微信公众号平台的粉丝的时候，就比如推送消息，多个平台之间，肯定有相同的用户，然后我查了一下文档，文档是这么写的：
在关注者与公众号产生消息交互后，公众号可获得关注者的OpenID（加密后的微信号，每个用户对每个公众号的OpenID是唯一的。对于不同公众号，同一用户的openid不同）。公众号可通过本接口来根据OpenID获取用户基本信息，包括昵称、头像、性别、所在城市、语言和关注时间。
也就是openid不唯一，比如A用户在x公众号的openid为o80v00ZiTb7H2Y2z9xLJQUpDeXLc，A用户在Y公众号的openid为o6_bmjrPTlm6_2sgVt7hMZOPfL2M。
如果开发者有在多个公众号，或在公众号、移动应用之间统一用户帐号的需求，需要前往微信开放平台（open.weixin.qq.com）绑定公众号后，才可利用UnionID机制来满足上述需求。
UnionID才是用户在公众号唯一的标识
Bentley ORD（openroads designer） 二次开发（BIM）第七节 在ORD SDK中调用MicroStation SDK
从课程刚开始的时候我们就通过学习，了解了ORD的开发是基于MicroStation的，ORD SDK的接口发布的时候也对MicroStation SDK也做了一次发布。这一章将以我们对ORD SDK知识的了解为基础，使用ORD SDK的接口读取道路几何信息、计算桩号，然后再使用MicroStation SDK 读取地形数据和计算投影点的位置，并创建一组方柱形状的Soild。计算方柱底部坐标要经过两大步骤，通过路线的桩号及偏移距离去定位方柱的平面位置，通过方柱的平面位置计算数字地面模型上的投影点的坐标。
微信小程序登录获取用户唯一标识OpenId,(SpringBoot项目）
微信小程序的登录，需要获取到用户的唯一标识OpenId，本文介绍小程序登录流程以及代码实现
CST STUDIO SUITE 2023安装
破解工具的Crack文件夹内有一个名为「CST Studio Suite 2022」的文件夹，这也是于CST的安装目录同名的文件夹，直接把它拷贝到CST Studio Suite 2022的同级路径下即可，比如你的CST安装路径为：D:\Program Files\CST Studio Suite 2022，则将Crack目录内的「CST Studio Suite 2022」文件夹复制到 D:\Program Files\ 这个级别的路径下即可。软件百度网盘链接放在文章末尾啦！先不着急启动CST或者激活。
微信open_id
开发十年，就只剩下这套架构体系了！ >>> ...
Golang实现企业级AI智能体安全合规自动化检测系统
需求：自动化解析欧盟AI法案、中国网络安全法、美国NIST框架等多国法规，提取具体合规要求并映射到企业技术实现。技术挑战法规文本非结构化，语义复杂，存在大量法律术语与技术术语交叉多语言支持（中文、英文、欧盟24种官方语言）法规动态更新（平均每季度更新2-3次）架构创新性：提出了"规则引擎+AI模型+实时监控"的混合架构，兼顾了合规要求的明确性与智能体行为的动态性。性能突破：通过Golang协程、多级缓存、数据库优化等技术，实现了12,800 req/s的高吞吐量和38ms的低延迟。准确性提升。
RoboMaster新手必看：用STM32 HAL库搞定大疆M3508电机正反转（附完整代码）
本文详细介绍了如何使用STM32 HAL库驱动大疆M3508电机实现正反转控制，包括硬件准备、PWM配置、电机校准及完整代码实现。特别针对RoboMaster新手常见问题提供了解决方案，如电机抖动、不转等故障排查，并分享了缓启动、DMA更新等进阶技巧，帮助开发者快速掌握电机控制核心技术。
微信中的用户ID(openid和unionid)
openId 是表示用户在你的当前应用中的唯一标示,比如小程序，微信公众号等，这些都算是一个应用，如果你有多个应用，同一个用户的openId可能并不相同。微信小程序和微信公众号的openId是不一样的。 unionid 如果开发者拥有多个移动应用、网站应用、和公众帐号（包括小程序），可通过 UnionID 来区分用户的唯一性，因为只要是同一个微信开放平台帐号下的移动应用、网站应用和公众帐号（...
systrace分析 之 问题初步定位
如下surfaceflinger空缺点，上面对应的bufferTX 中有buffer，但VSYNC-SF 过来后，SurfaceFlinger却没有去取，检查测试app “android.settings”, 也没有GPU completion 时间长的问题，所以该部分可以请SurfaceFlinger的owner 进一步确认为何不取buffer。. GPU拿的是acquireFence HWC拿的是releaseFence， GPU是绘图，HWC是合成显示，这两个是互相等待的关系，
不关注公众号可以获取openid吗_微信的OpenID究竟是什么
今天被别人问了个问题，微信的OpenID是什么？虽然已经大半年没写过代码了，但我居然还记得挺清楚的，那就写出来，鬼知道什么时候又忘了。之前做过一个引导用户将微信号与公司的手机账号绑定的需求，虽然乍听上去挺简单，但其中涉及到的细节却比较多，而且也踩到了几个坑。涉及到的相关知识点有:OpenID和unionidOpenID：为了识别用户，每个用户针对每个公众号或小程序等应用会产生一个安全的OpenID...
《Python Web项目集锦》-专栏介绍和目录
本专栏专注于Python Web项目，涉及内容包含FastAPI、Django、Flask等，所有项目代码完整且可直接运行。不管是零基础还是有经验的开发，相信都能从本专栏获益。有任何问题欢迎私聊博主，专栏持续更新中...
高德地图API如何使用
通过以上步骤，您可以成功接入并使用高德地图API来为您的应用添加丰富的地图功能。
微信小程序之判断数据库中是否存在用户的openid
这个问题想了一个多钟，在网上也查了相关问题，可是没有想要的结果。 还是要靠自己的脑袋想这个问题，下面就拿代码来看吧： 第一段代码，我首先通过云函数来获取用户的openid，获取成功之后，调用集合进行查询，然后进行获取相对应openid的那条数据，通过get()方法获取该数据的一个data数组。如果数据库中含有该用户的openid，则返回的data数组就有数据，否则就是一个空数组。 我们可以通过判断...
电子元器件-三极管终终篇：三极管工作原理详解、参数/手册详解、开关应用详解、Ib电流研究、开关应用实例
三极管工作原理与应用摘要 三极管是一种电流控制器件，通过小基极电流控制大集电极电流。其内部结构由高掺杂发射区、薄低掺杂基区和中等掺杂集电区组成，形成NPN或PNP结。三极管有三种工作状态： 截止区：发射结和集电结均反偏，无放大作用 放大区：发射结正偏，集电结反偏，Ic=βIb 饱和区：两结均正偏，Ic不再随Ib增大 作为开关使用时，需确保三极管深度饱和（Vce≈0.2V）。设计要点包括： 基极电阻计算确保Ib足够大 集电极电阻控制Ic 基极加下拉电阻提高抗干扰 NPN管作地开关，PNP管作电源开关 典型应用
微信公众号获取网页授权access_token和openid
(本文介绍的是网页授权access_token，不是普通access_token) 一、网页授权access_token是什么？ 网页授权access_token是通过code换取的是一个特殊的网页授权access_token，与基础支持中的access_token（该access_token用于调用其他接口）不同。获取网页授权access_token的时候也会同时返回openid。 二、o...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
minds小程序：检测用户是否用过本公众号，并添加唯一关联openid到数据库
先写后端javaweb，接口文件InterDAO中添加检测方法 public User findByWechat(String wechat);UserDAO中实现这个方法，数据库查找语句String sql="SELECT * FROM user WHERE wechat_name = ?";servlet层获取前端信息每个用户唯一的openid并使用前面写的方法。String wechat_n...
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
java后台通过openId判断用户是否关注公众号
/** * 判断用户是否关注了公众号 * @param openid * @return */ public static boolean judgeIsFollow(String openid){ int subscribe = 0; // String url = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/user/info?acces...
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
公众号老用户根据openid获取唯一标识符Unionid
1.获取Unionid 必须要先获得Token $appid = "**************"; //公众号appid $secred = "*****************"; //secred $urls = "https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=".$appid."&secret=".$secred ; $res
微信公众号开发获取openid
微信公众号开发----获取openid
获取微信公众号openId
获取微信公众号openId
微信公众号上完成获取用户openid-----详细教程
本文从零开始到获取用户openid并存到数据库 运用到SpringBoot+mybatis+RestTemplate 准备条件 需要一个公众号 需要简单配置一下，在左方菜单最下方----开发–基本配置—白名单这里填写电脑现自身的ip(本项目本地跑) 获取ip：https://www.ip138.com/ 查看微信公众平台开发文档 https://developers.weixin.qq.com/doc/offiaccount/Getting_Started/Overview.html 获取a.
微信公众号网页用户授权，拿到用户唯一openid和access_token，换取用户信息
❤️砥砺前行，不负余光，永远在路上❤️ 目录前言一、配置回调地址二、用户同意授权，获取code三、前端传回code 换取openid结语 前言 说实话前几天好想看到用户信息那玩意接口又改了，有点e心了就，老改来改去的。 官方网页授权文档：点击直达 步骤; 第一步：用户同意授权，获取code 第二步：通过code换取网页授权access_token 第三步：刷新access_token（如果需要） 第四步：拉取用户信息(需scope为 snsapi_userinfo) 一、配置回调地址 二、用户.
openid会变吗？微信小程序开发中的appid、openid、unionid使用总结
openid会变吗？微信的appid、openid、unionid使用总结 最近在开发中涉及到了微信账户绑定的openid变化问题，遇有不解，所以自己想梳理一下这几个id的概念以及他们之间的关系。 首先确认openid是会变化的！ appid 定义：小程序唯一凭证，即 AppID，每个小程序都有自己的一个appid 获取途径：可在「微信公众平台 - 设置 - 开发设置」页中获得。（需要已经成为开发者，且帐号没有异常状态） 用途：小程序的 AppID 相当于小程序平台的一个身份证，会在很多场景中使用，比如小程
微信公众号开发获取微信用户openid及访问url身份认证方式
技术要点：1、如何获取业务系统中用户身份标识。OPENID是微信公众号中用户的唯一标识，通过OPENID与业务系统中USRID建立一对一的对应关系，这样获取到了OPENID也就能知道所对应的USRID，从而获取对应权限的业务数据。OPENID获取地址：https://api.weixin.qq.com/sns/oauth2/access_token?appid=APPID&secret=A...
如何获取微信公众号openid
如何获取微信公众号openid
微信公众号获取openid流程
微信公众号获取openid，在官方文档中称为，授权有两种scope，snsapi_base和snsapi_userinfo，snsapi_base是静默授权，不需要用户同意，以下要说的就是静默授权。关于网页授权的两种 scope 的区别说明以snsapi_base为 scope 发起的网页授权，是用来获取进入页面的用户的 openid 的，并且是静默授权并自动跳转到回调页的。用户感知的就是直接进入了回调页（往往是业务页面）
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