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1.打开微信公众号，右击查看源码，找到uin字样的编码，这就是微信公众号的数字ID。
window.wx.commonData = {
version: "5.0.0",
uin: "xxxxxxxx",
2.跳转页面之前，将该uin代码base64编码，并带入页面
$code = base64_encode("3882225289");//微信ID
3.页面以链接的形式引导用户点击
<a href="https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=home&__biz={$code}#wechat_redirect">
<i class="fa fa-user-plus"></i> 点击关注xx公众号，获得更多免费服务
</a>
注意：该链接只能在微信环境中点击有效。
【微信小程序】微信小程序跳转H5页面的实现思路与方案
在微信小程序体验方面，首屏可以通过预置海报或营销活动等方式，提高小程序的项目完整度，而不仅仅只是一个写了url的web-view标签。（一）微信小程序首页为活动营销页面，页面中有一个按钮，点击进入含有web-view标签的H5具体功能页。在用户使用体验方面，值得注意的是，页面加载会需要一定的时间，可以通过增加加载动画、预置海报等方式优化。（五）微信小程序，点击按钮，跳转进入公众号，引导用户关注公众号后在公众号H5页面中继续业务。（四）微信小程序，点击按钮，将链接保存到剪贴板中，并提示用户到浏览器中打开。
H5页面调起关注微信公众号的方法
在H5页面里面，可以内置按键或链接，用户点击后触发关注公众号，操作步骤如下： 1、登录目标公众号的后台，登录地址：https://mp.weixin.qq.com； 2、进入首页后，在页面上右键-选择“检查”（或者按F12），进入调试窗口，选择“Sources”，把源文件代码拷贝到外部编辑应用（如写字板、记事本或editerPlus这些），搜索“window.wx.uin”，查到uin（微信公众号ID），如下图： 3、对uin进行BASE64编码，可以用在线编码工具：Base6
FPGA实战：手把手教你用Verilog实现Modbus CRC16校验（附完整代码）
本文详细介绍了在FPGA中实现Modbus RTU协议CRC16校验模块的完整实战方案。针对硬件设计中的时序、资源与性能挑战，文章从算法原理出发，提供了清晰的Verilog模块接口、状态机设计、查表ROM实现及优化策略，并附带了完整的可综合代码与测试平台，帮助工程师高效构建稳定可靠的工业通信系统。
H5跳转微信公众号解决方案
小程序页面展示微信公众号关注引导页面，用户点击直接进入公众号。可在公众号发布一篇推文，插入公众号名片二维码等元素，使用小程序web-view组件展示，快速实现引导页。接口可直接返回跳转链接，但是每个链接只能一个用户使用，有效期最长30天，可结合redis缓存实现。可采用 H5页面——>唤起微信小程序——>小程序引导页——>公众号客服的跳转流程。用户可通过点击公众号蓝色字体，公众号名片或扫码进入公众号。h5页面点击直接跳转小程序链接，将唤起微信公众号小程序，微信内可链接直接跳转公众号关注页。
WinForm实战：如何用C#和PdfiumViewer打造一个功能齐全的PDF阅读器（含源码）
本文详细介绍了如何使用C#和PdfiumViewer库从零开始构建一个功能齐全的WinForm PDF阅读器。内容涵盖项目环境搭建、核心组件解析、基于命令模式的工具栏与UI架构设计，并深入讲解了智能缩放、页面导航、打印功能等核心交互的实现，以及内存管理和性能优化等高级话题，为开发者提供了一套完整的实战解决方案。
手把手教你用ObjectCRX进行Caxa二次开发：从零开始的环境搭建教程
本文是一份面向零基础初学者的Caxa二次开发实战指南，重点讲解如何使用ObjectCRX框架从零开始搭建开发环境。内容涵盖Visual Studio 2015版本锁定、ObjectCRX向导集成、项目创建、典型错误解决，并最终实现一个可在Caxa中运行的HelloWorld程序，帮助开发者快速入门并避开常见陷阱。
H5页面跳转到公众号关注页面
关注和未关注公众号时，跳转对应的关注页面
【STM32实战】利用STM32CubeMX配置PWM互补输出驱动电机
本文详细介绍了如何利用STM32CubeMX配置STM32高级定时器的PWM互补输出功能，以驱动电机等需要半桥/全桥电路的应用。通过图形化界面设置定时器参数、使能互补通道并配置关键的死区时间，结合代码示例演示了如何启动PWM输出和动态调整占空比，确保输出安全、精确的互补信号，避免MOS管直通风险，提升驱动可靠性。
微信H5页面判断用户是否已关注公众号，以及唤起关注公众号页面
之前做了一个微信H5页面抽奖的小功能，产品需求是用户在进入页面后判断用户是否已经关注此公众号，若没有关注，则唤起关注公众号页面。
逐行逐句进一步了解SurroundOcc（一）
通过分析中的模型构建过程，理解了从配置文件到模型实例化的整个流程。构建过程的核心是通过build和等函数，逐步将配置文件解析并生成模型的各个模块对象，最终组合成一个完整的模型结构。这一过程涉及多个类和函数的调用，其中函数是生成对象的关键，它能够从配置字典中提取必要信息并生成对应的类实例。
FPGA，关于安装使用libero IDE V9.2 及其gold floating license配置
3、license安装根据，下面的提示进行，跟随setting up the license server on a host教程操作。1、从官网下载Libero IDE v9.2(如下图中的Libero IDE v9.2 software）4、下载完成license解压包后还需要下载 Daemons license ，地址如下。（2）第一行并不是在内填写，而是直接用您电脑名替换掉（1）修改license.bat前四行是，其务必保持和案例位置相同（避免出错）............
微信中H5通过uin_base64链接跳转公众号关注页面，关注按钮闪一下消失？
微信不允许这种方式引流，该页面不允许有历史记录栈。
Allegro如何导出和导入器件模型Signal_Model操作指导
在用Allegro做PCB设计的时候，通常需要给器件加上Signal_Model,在做等长的时候用到的非常频繁。如下图，需要把R7002的Signal_Model导入到另外一块没有给R7002加好模型的BRD中。Allegro除了可以给器件添加模型，还支持从一块加好模型的BRD导入到另外一块BRD中，如何导出和导入器件模型Signal_Model操作指导。
H5页面跳转到微信公众号首页
H5页面跳转到微信公众号首页 1. 需求背景： 微信公众号（客户端）网页需要用户关注才能进行活动，因此需要引流到公众号进行关注操作。 在多篇文章无法找到关键的一个解决点，主要是在阐述如何复制公众号首页的链接。 2. 具体实现 首先，找到公众号的一个首页链接。 最简单的方法：就是直接打开微信pc端，点击公众号头像，找到进入首页的图标后，微信会打开一个页面，直接复制链接即可 然后，在h5页面去进行设置地址跳转（location.href），注意重点在于：在复制后的链接...
VisionMaster脚本调试（VS）
使用VS调试VisionMaster 脚本
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
微信h5跳转消息页关注公众号，关注按钮闪一下消失
2.如果将该链接在项目中使用a标签或location.href跳转该链接，公众号消息页的关注按钮则会闪一下消失。查阅资料后，发现是微信7.0版本后不允许这种方式引流，该页面不允许有历史记录栈（除非是微信官方的域名）。可通过这篇文章来获取。2）通过跳转公众号文章，在文章中引导用户点击标题下方的公众号名称进入公众号关注页。在微信里访问h5页面，在页面里跳转到微信公众号消息页关注公众号。1.修改完成后直接打开该链接是正常的，可点击关注按钮实现关注。1）通过二维码，让用户保存后直接扫码进入公众号关注页。
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
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微信H5链接点击跳转关注公众号获取微信公众号唯一标识获取Base64加密后字符串构建H5链接 获取微信公众号唯一标识 进入MP后台，打开浏览器开发者工具->console->输入 window.wx.uin->记录出现的标识(如：2394001060)。 获取Base64加密后字符串 Base64加密公众号唯一标识，如：2394001060->MjM5NDAwMTA2MA==，记录该值。 构建H5链接 https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?a
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虽互不曾谋面,但希望能和您成为笔尖下的朋友以读书,技术,生活为主,偶尔撒点鸡汤不作,不敷衍,意在真诚吐露,用心分享点击左上方,可关注本刊标星公众号（ID：itclanCoder）如果不知...
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