使用钉钉机器人推送系统内部的ERP停机维护公告

我们公司的ERP对内使用,有一些内部的业务群,每次更新时需要通知到业务。
实现方式:通过钉钉机器人发送
在这里插入图片描述

日常更新-文字版的推送形式

钉钉请求:

请求URL:钉钉机器人的Webhook地址

请求JSON:

isAtAll:为true 推送时艾特全员,为false 推送时不艾特全员
艾特全员时,电脑右下角会出现弹窗

{
    "at": {
        "isAtAll": false
    },
    "text": {
        "content":"【ERP系统-更新通知】\n大家好!今天晚上8:00开始,将进行系统日常维护升级。升级期间系统暂停使用,更新完成后会通知到大家,预计1小时内更新完成,请相互转发通知下,谢谢!"
    },
    "msgtype":"text"
}

安全设置:选择自定义关键词:通知

示例:
在这里插入图片描述
大的停机公告:
停机维护-图文版的推送形式

{
    "msgtype": "markdown",
    "markdown": {
        "title": "关于本周五晚ERP即将停机维护通知",
        "text": "#### 亲爱的小伙伴:  我们将于2025年4月25日(本周五)20:00-02:00,进行ERP系统的停机维护 ❗ \n > \n > ![screenshot](图片地址.png)\n > ###### 点击查看影响范围 ➡️ [停机维护公告详情](钉钉在线文档链接) \n"
    },
    "at": {
        "isAtAll": true
    }
}

示例:
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可以直接复制图片地址

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友好的提供下素材,仅供交流学习
图片非原创,侵权联系我删除,仅供使用,无商业盈利

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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