uexQQ插件学习心得

uexQQ插件学习心得

uexQQ插件的作用:通过qq可以分享图文,音乐,应用到相应的qq空间。支持手机客户端分享和手机webQQ分享。下面我们就来看一看他的一些方法。

我们先说一下分享的步骤,这个步骤是一个常规步骤

  1. 有手机QQ客户端的手机:isQQInstalled–login-share
  2. webqq:share–浏览器打开webQQ–share

插件存在的问题

  1. cbIsQQInstalled方法放在appcan.ready方法没有触发回调,但是放在window.uexOnload方法里面是可以执行回调
  2. cbLogin(opid,dataType,data)data的类型是string,但是官方文档上是Number类型。
  3. 不建议大家使用工程源码测试方法,因为工程源码更新速度慢,有些方法还没有更新。
  4. 暂无。

uexQQ分享

  1. 在打代码之前我们需要在腾讯开发平台上注册应用,获得appId.详情请参见:http://newdocx.appcan.cn/index.html?templateId=510
  2. 在分享之前我们需要用我们申请的appId登录。
appcan.button(".btn", "ani-act", function() {
            uexQQ.login("1104539173");
        })
  1. 在登录的回调方法里面判断是否登录成功。
appcan.ready(function() {
            appcan.initBounce();
            //opId,必选,但是不起作用
            //dataType返回值类型
            //data 返回的信息
            uexQQ.cbLogin = function(optId, dataType, data) {
                var data=JSON.parse(data);
                if (data.ret == "0") {
                    alert("登录成功");
                } else {
                    alert("登录失败");
                }

            }
        })
  1. 开始分享。
function shareLocalImage(){
            //imageLocalUrl:本地图片的地址。
            //appName:分享到空间显示出来的应用名称。
            //cflag:分享成功后是否显示返回XXX的提示框:1,显示,0,不显示。
           var jsondata='{"imageLocalUrl":"res://aa.jpg","appName":"cxxApp测试","cflag":"1"}'
            uexQQ.shareLocalImgToQQ(appId,jsondata);
        }
  1. 怎样判断是否分享成功?分享之后的回调函数。这个回调函数可是真的不错!写一个就可以同时适应多个分享方法,分享本地图片可以用这个,分享网络图片可以用这个。分享文字用这个。真心的不错!希望uexWeiXin和其他插件可以向uexQQ方法的这种模式看齐。
uexQQ.cbShareQQ=function(opId,dataType,data){
                alert(data);
            }

6.结语:uexQQ插件的其他分享方法和shareLocalImage方法模式一样。只是参数不同而已。

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

转载于:https://www.cnblogs.com/xinxin-cheng/p/4893313.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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