微信分享

<script type="text/javascript">

    // var params = location.href.substring(location.href.indexOf('?')+1).split('=');
    //var userId = params[1] || '0';


    function getQueryString(name) {
        var reg = new RegExp("(^|&)" + name + "=([^&]*)(&|$)", "i");
        var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
        if (r != null)
            return unescape(r[2]);
        return null;
    }

    //二次分享时,微信会自动在url后加上&from=singlemessage&isappinstalled=0
    var from = getQueryString('from');
    var appinstall = getQueryString('appinstall');
    var sec = getQueryString('sec');
    var timekey = getQueryString('timekey');
    if(from || appinstall || sec || timekey)
    {
        var tender_id = getQueryString('id');
        window.location.href = "/activity/breakbillion/index.html";
    }




    function goWXShare() {

        //二次分享时,微信会自动在url后加上&from=singlemessage&isappinstalled=0

        var wechatUrl = "/wechat/jssdk/config";
        var callBackUrl="/activity/breakbillion/index.html";
        $.ajax({
            url: wechatUrl,
            type: "POST",
            data: {acturl: encodeURI(callBackUrl)},
            cache: false,
            success: function (msg) {
                if (msg.code == '200') {
                    wx.config({
                        debug: false,      // 关闭调试模式,调用的所有api的返回值会在客户端alert出来,若要查看传入的参数,可以在pc端打开,参数信息会通过log打出,仅在pc端时才会打印。
                        appId: msg.data.appId,   // 必填,公众号的唯一标识
                        timestamp: msg.data.timestamp,  // 必填,生成签名的时间戳
                        nonceStr: msg.data.nonceStr,   // 必填,生成签名的随机串
                        signature: msg.data.signature,  // 必填,签名,见附录1
                        jsApiList: [
                            // 所有要调用的 API 都要加到这个列表中
                            'onMenuShareTimeline',
                            'onMenuShareAppMessage'
                        ]
                    });
                    wx.ready(function () {
                        wx.onMenuShareTimeline({
                            title: '交易额破亿,重磅谢礼', // 分享标题
                            desc: '惊喜16.3%预期收益+3000元京东E卡,抱金放大招啦!交易额破亿,重磅谢礼。限时一周,速速来抢!', // 分享说明
                            link: window.location.href, // 分享链接
                            imgUrl: 'http://image.baojinjinfu.com/data/mbaojin/images/activity/poyi.png', // 分享图标
                            success: function (msg) {
                                $.ajax({
                                    url: callBackUrl,
                                    type: "get",
                                    data: {},
                                    cache: false,
                                    success: function (data) { }
                                });
                            }
                        });
                        wx.onMenuShareAppMessage({
                            title: '交易额破亿,重磅谢礼', // 分享标题
                            desc: '惊喜16.3%预期收益+3000元京东E卡,抱金放大招啦!交易额破亿,重磅谢礼。限时一周,速速来抢!', // 分享说明
                            link: window.location.href, // 分享链接
                            imgUrl: 'http://image.baojinjinfu.com/data/mbaojin/images/activity/poyi.png', // 分享图标
                            type: '', // 分享类型,music、video或link,不填默认为link
                            dataUrl: '', // 如果type是music或video,则要提供数据链接,默认为空
                            success: function (msg) {
                                $.ajax({
                                    url: callBackUrl,
                                    type: "get",
                                    data: {},
                                    cache: false,
                                    success: function (data) {
                                    }
                                });
                            }
                        });
                    });

                }
            }
        });
    }

    goWXShare()

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jeanneze/p/6946894.html

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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