微信

微信对接自动回复自定义菜单
第一步;
进入微信公众平台 注册一个账号
https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/loginpage?t=wxm2-login&lang=zh_CN

第二步
登录微信公众平台
进入微信公众平台
进入微信公众开发者测试平台
为什么用测试平台? 因为权限问题

第三步
微信开发者文档:打开接口文档
获取access_token
查看操作步骤
1.填写服务器配置
2.验证服务器有效性
3.根据接口实现业务逻辑

第四步验证服务器有效性
如果不想先验证,可以跳过

第五步在代码中调用发消息的方法
$this->方法
并且在微信公众平台接口配置 进行对接

对接在接口配置里

文本回复:
            public function responseMsg()
      {
		//get post data, May be due to the different environments
		$postStr = $GLOBALS["HTTP_RAW_POST_DATA"];
      	//extract post data
		if (!empty($postStr)){
                /* libxml_disable_entity_loader is to prevent XML eXternal Entity Injection,
                   the best way is to check the validity of xml by yourself */
                libxml_disable_entity_loader(true);
              	$postObj = simplexml_load_string($postStr, 'SimpleXMLElement', LIBXML_NOCDATA);
                $fromUsername = $postObj->FromUserName;
                $toUsername = $postObj->ToUserName;
                $keyword = trim($postObj->Content);
                $time = time();
                $textTpl = "<xml>
							<ToUserName><![CDATA[%s]]></ToUserName>
							<FromUserName><![CDATA[%s]]></FromUserName>
							<CreateTime>%s</CreateTime>
							<MsgType><![CDATA[%s]]></MsgType>
							<Content><![CDATA[%s]]></Content>
							<FuncFlag>0</FuncFlag>
							</xml>";             
				if(!empty( $keyword ))
                {
              		$msgType = "text";
                	$contentStr = "Welcome to wechat world!";
                	$resultStr = sprintf($textTpl, $fromUsername, $toUsername, $time, $msgType, $contentStr);
                	echo $resultStr;
                }else{
                	echo "Input something...";
                }

        }else {
        	echo "";
        	exit;
        }
     }

回复的内容可自己定义 在文档消息管理的被动消息回复管理
完成微信信息自动回复
如果想回复为图片信息
      				 $msgType = "text";
			if(!empty( $keyword ))
                {
              		$msgType = "text";
                	$contentStr = "Welcome to wechat world!";
                	$resultStr = sprintf($textTpl, $fromUsername, $toUsername, $time, $msgType, $contentStr);
                	echo $resultStr;
                }else{
                	echo "Input something...";
                }
 $resultStr = sprintf($textTpl, $fromUsername, $toUsername, $time, $msgType, $contentStr);
				这里面的参数:
        			$textTpl  是不是是文本类型的?
                                所以我们要改成image 的类型:   

               			 $imgTpl = "<xml>
			         <ToUserName><![CDATA[%s]]></ToUserName>
				 <FromUserName><![CDATA[%s]]></FromUserName>
				 <CreateTime>%s</CreateTime>
				 <MsgType><![CDATA[%s]]></MsgType>
				<Image>
                            <MediaId><![CDATA[%s]]></MediaId>
</ Image >
							</xml>";
获取图片id成功返回{"type":"TYPE","media_id":"MEDIA_ID","created_at":123456789}

自定义菜单
首先查看文档
第一步对接
第二步建一个文件
从文档粘贴链接地址请求
获得地址
从新打开一个页面粘贴上地址
获取到access_token
access_token测试号限制每天请求不能超过200次
这里可以做个缓存解决这个问题,设施过期时间
因为url获取的是json数据
转化为数据
用json_encode)(值,true);
定义一个变量等于这个值
就拿到这个access_token的值
新建个文件包含着当前文件
调用这个方法
按照文档写个url
用curl模拟个post请求
根据文档粘贴菜单实例
获取用户信息
get
https://api.weixin.qq.com/sns/userinfo?access_token=ACCESS_TOKEN&openid=OPENID&lang=zh_CN
access_token: opened前面已经获取到了
让后获取用户信息
 "openid":" OPENID",
   " nickname": NICKNAME,
   "sex":"1",
   "province":"PROVINCE"
   "city":"CITY",
   "country":"COUNTRY",
    "headimgurl":    " http://wx.qlogo.cn/mmopen/g3MonUZtNHkdmzicIlibx6iaFqAc56vxLSUfpb6n5WKSYVY0ChQKkiaJSgQ1dZuTOgvLLrhJbERQQ4eMsv84eavHiaiceqxibJxCfHe/46", 
	"privilege":[
	"PRIVILEGE1"
	"PRIVILEGE2"
    ],
    "unionid": "o6_bmasdasdsad6_2sgVt7hMZOPfL"



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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