15、基于Alexa的日历技能开发:账户管理、数据存储与处理

基于Alexa的日历技能开发:账户管理、数据存储与处理

1. 账户链接与访问令牌

1.1 账户解链与重新测试

若要解除账户链接,可先禁用技能,再启用技能以继续测试。账户链接成功后,即可查看访问令牌。

1.2 检查账户是否链接

当账户未链接时,启动请求的JSON数据中仅包含用户ID;若账户已链接,则会同时包含用户ID和访问令牌。可通过Alexa开发者控制台的“测试”标签查看启动请求的JSON数据。具体操作如下:在Alexa模拟器中输入“90 kilo”启动技能。

启动请求的JSON数据中有众多配置选项,我们关注的是 context/System/user/accessToken ,示例如下:

{
    "version": "1.0",
    "session": { },
    "context": {
        "Viewports": [ ],
        "System": {
            "application": {
                "applicationId": "amzn1.ask.skill.1111111-2222-3333-4444-5555555"
            },
            "user": {
                "userId": "amzn1.ask.account.XXXXXXXXXX",
                "accessToken": "Atza|AAAAAABBBBBBCCCCCC"
     
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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