微信模板消息推送

【微信小程序】模板消息推送(测试成功)。 note: 这几天想做微信小程序消息推送的功能,然后在网上找了好多教程,都没解决问题,官方文档写的教程由不够详细,所以走了好多弯路。 现在问题解决了,记录一下。 我在网上找的好多教程都不详细,虽然是贴代码出来了,但是好多都不说清楚是哪个文件的代码,真的很无语。 实现消息推送,需要先配置服务器域名、消息服务器推送配置。 请看我上一篇博客。 【微信小程序】消息推送服务器配置及服务器域名配置(记录坑) ... 阅读详情

模板消息推送demo

$rs = json_decode(GetToken());
$template_id = ‘模板id’;
$m = M(“Member”);
$touser = openid
addr=M("Order")−>where(array(′id′=>addr = M("Order")->where(array('id'=>addr=M("Order")−>where(array(′id′=>id))->getField(‘address’);
//$touser = $openid;
$data = array(
“first”=>array(
“value”=>"",
“color”=>"#173177"
),
“keyword1”=>array(
“value”=>’’,
“color”=>"#173177"
),
“keyword2”=>array(
“value”=>’’,
“color”=>"#173177"
),
“keyword3”=>array(
“value”=>’’,
“color”=>"#173177"
),
“remark”=>array(
“value”=>"",
“color”=>"#173177"
)
);
content=array("touser"=>content = array( "touser"=>content=array("touser"=>touser,
“template_id”=>templateid,"url"=>"跳转地址"data"=>template_id, "url"=>"跳转地址 "data"=>templatei​d,"url"=>"跳转地址"data"=>data
);
url=′https://api.weixin.qq.com/cgi−bin/message/template/send?accesstoken=′.url = 'https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/template/send?access_token='.url=′https://api.weixin.qq.com/cgi−bin/message/template/send?accesst​oken=′.access_token;
content=jsonencode(content = json_encode(content=jsone​ncode(content);
ch=curlinit();curlsetopt(ch = curl_init(); curl_setopt(ch=curli​nit();curls​etopt(ch, CURLOPT_URL, url);curlsetopt(url); curl_setopt(url);curls​etopt(ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
curl_setopt(ch,CURLOPTSSLVERIFYPEER,FALSE);curlsetopt(ch, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, FALSE); curl_setopt(ch,CURLOPTS​SLV​ERIFYPEER,FALSE);curls​etopt(ch, CURLOPT_SSL_VERIFYHOST, FALSE);
curl_setopt(ch,CURLOPTPOST,1);curlsetopt(ch, CURLOPT_POST, 1); curl_setopt(ch,CURLOPTP​OST,1);curls​etopt(ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $content);
output=curlexec(output = curl_exec(output=curle​xec(ch);
curl_close($ch);
return $output;

GPU微架构演进分析--从SIMT到Scalar-Vector-Tensor计算的混合配比与调度 GPU架构经历了从专用计算模块到统一可编程处理器的演进。传统GPU面临专用电路配比难题,Nvidia Tesla架构通过引入可编程多线程处理器实现图形与计算的统一。Fermi架构进一步向计算倾斜,随后的架构陆续加入Tensor Core等专用单元。AI时代促成了从图形处理主导向AI计算的转变,形成了Scalar+Vector+Tensor的混合计算范式。SIMT调度重要性降低,CUDA面临新挑战,RISC-V等架构可能带来新机遇。 阅读详情

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ladybro
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