BCE SMS 服务的使用

本文记录了解决BCE短信服务中模板ID设置错误的问题过程。通过客服反馈得知,设置模板ID时不应包含${}

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

按照BCE的SMS的示例文档,写了:


    SendSMSrequest.setTemplateId("${smsTpl:e7476122a1c24e37b3b0de19d04ae900}");// 设置短信模板ID


给出的部分提示如下:


15:03:54.554 [http-bio-8080-exec-94] DEBUG org.apache.http.wire - http-outgoing-0 << "{"code":"4602","message":"[0xe6][0x9c][0xaa][0xe6][0x89][0xbe][0xe5][0x88][0xb0][0xe5][0xaf][0xb9][0xe5][0xba][0x94][0xe6][0xa8][0xa1][0xe6][0x9d][0xbf]","requestId":"d8c97782-4983-44fc-b36b-c61b8b7e40df"}"


建立了一个Ticket,问询百度的客服,答复如下。


客服 2016-08-03 21:25:20

尊敬的用户,您好。


报错信息中的message的值,就是中文的“未找到对应模板“。

从您所给的调试信息来看,其中有一行是:"{"templateId":"${smsTpl:e7476122a1c24e37b3b0de19d04ae900}","receiver":["1330117xxxx","1861268xxxx"],"contentVar":"{\"code\":\"12345678\"}"}"


其中templateId的值应该是"smsTpl:e7476122a1c24e37b3b0de19d04ae900",而不是调试信息中所给的"${smsTpl:e7476122a1c24e37b3b0de19d04ae900}",建议您检查一下代码中设置模板ID的地方。


另外,SMS的报错信息是一个字节序列,这里有一个小工具可以把报错信息翻译成对应的中文:https://github.com/floodliu/bceTools

如果有需要的话您可以试用一下。



根据上述错误的是多了${},应为:


    SendSMSrequest.setTemplateId("smsTpl:e7476122a1c24e37b3b0de19d04ae900");// 设置短信模板ID


更改之后,运行正确了。根据https://github.com/floodliu/bceTools的日期和内容,发现是因为我的Ticket才生成的一个Python3小程序,有了它,研究错误信息就方便多了。赞一个!


(在本地开发机器正常运行。发布到BCE的服务器时,出现问题,估计是运行环境,如JAVA环境变量等不一致的原因。待查。


查清了。是使用WinSCP上传war包的时候,上传的不是修改好的war包。删掉了C:\LRDEV3\sdk\dist目录下的不正确的war包,重新Build后,上传了正确的war包,就运行正确了!


为什么build的时候,旧的war包仍然存在,没有被新的war包替代,需要再观察分析一下。


)









内容概要:本文详细介绍了水中有限长加肋圆柱壳体振动和声辐射的近似解析解,并提供了完整的Python实现。文中首先阐述了问题背景,即加肋圆柱壳体作为水下航行器的主要结构形式,肋骨的作用被简化为只有法向力。接着,通过一系列关键方程(如模态振动速度方程、壳体机械阻抗、特征矩阵元素等),推导出加肋圆柱壳体的振动和声辐射特性。Python代码部分实现了这些理论,包括定义`CylindricalShell`类来封装所有计算功能,如初始化参数、机械阻抗、辐射阻抗、肋骨阻抗、模态速度、辐射功率和辐射效率的计算。此外,还扩展了带刚性圆柱障板的圆柱壳体类`CylindricalShellWithBaffle`,并引入了集中力激励、简支边界条件和低频段计算的内容。最后,通过具体示例展示了如何创建壳体对象、设置参数、计算频率响应以及绘制结果图表,验证了加肋对辐射声功率和声辐射效率的影响。 适合人群:具备一定编程基础和声学基础知识的研究人员、工程师,特别是从事水下声学、船舶工程和振动分析领域的专业人员。 使用场景及目标:①通过代码实现和理论推导,深入理解加肋圆柱壳体的振动和声辐射特性;②分析肋骨对壳体声学性能的影响,优化结构设计;③利用Python代码进行数值模拟,评估不同参数配置下的声辐射效率和功率;④为实际工程项目提供理论支持和技术参考。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学推导和Python代码实现,还讨论了实际应用中的注意事项,如参数调整、高频模态考虑、肋骨模型细化和数值稳定性处理。建议读者结合实际需求,灵活运用文中提供的理论和代码,进行更深入的研究和实践。
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