微信小程序获取手机号,云函数解密,写入云数据库

1.页面
在miniprogram下新建getPhoneNumber文件夹
在这里插入图片描述
getPhoneNumber.wxml

<view class="container">
<view class='header'>
<image class="img" mode="widthFix" src='/images/wx_login.png'></image>
</view>
<view class='content'>
            <view class="tx">申请获取你的手机号</view>
</view>
<button class="bt" open-type="getPhoneNumber" bindgetphonenumber="getPhoneNumber">授权登录</button>
</view>

getPhoneNumber.wxss

.container {
    height: 100%;
    display: flex;
    flex-direction: column;
    align-items: center;
    justify-content: space-between;
    padding: 200rpx 0;
    box-sizing: border-box;
  } 
  .tx{
      font-weight: bold;
  }
  .bt{
      margin-top: 10px;
      border: 1px solid #3b3d3b;
      background-color: #4ac44a;
  }
.header{
    display:flex;                    
    justify-content: center;         
    align-items:center;
}
.img{
    width: 100px;
}

getPhoneNumber.js

const db = wx.cloud.database()
Page({
    getPhoneNumber(e)
    {
        console.log("点击后获得",e)
        wx.cloud.callFunction({
            name:'getPhone',
            data:{
                cloudID:e.detail.cloudID
            }
        }).then(res=>{
            console.log("获取成功",res)

            this.setData({
                phone:"获得的手机号:"+res.result.list[0].data.phoneNumber
            })
            
            db.collection('user').add({
                data:{
                    telephone:res.result.list[0].data.phoneNumber
                },
                
                success: res => {
                  wx.showToast({
                    title: '新增记录成功',
                  })
                  console.log('[数据库] [新增记录] 成功,记录 _id: ', res._id)
                },
                fail: err => {
                  wx.showToast({
                    icon: 'none',
                    title: '新增记录失败'
                  })
                  console.error('[数据库] [新增记录] 失败:', err)
                }
                
              })
              wx.redirectTo({
                url: '../homepage/homepage'//写入数据库后跳转到首页
            })
        }).catch(err=>{
            console.log("获取失败",err)
        })
    },
})

2.云函数
(1)首先确认你是否安装了Node和npm
进入cmd终端,查看node和npm版本,显示版本则已安装,若未安装请先安装
在这里插入图片描述

(2)右击项目的此文件夹,选择新建Node.js云函数
在这里插入图片描述
设置云函数名为getPhone
在这里插入图片描述
(3)编写云函数(getPhone/index.js)

// 云函数入口文件
const cloud = require('wx-server-sdk')
cloud.init({
  env:'XXXXX'//此处为你的环境名
})
// 云函数入口函数
exports.main = async (event, context) => {
  const res=await cloud.getOpenData({
    list:[event.cloudID]
  })
  return res
}

(4)上传云函数
以管理员身份运行cmd命令行,进入云函数文件夹路径,执行

npm install --save wx-server-sdk@latest

如图,wx-server-sdk安装完毕
在这里插入图片描述

右击此文件夹,选择”上传并部署:所有文件“
在这里插入图片描述
至此,云函数上传完毕。
注意:每次修改云函数后都要上传一次,否则修改无效!(这个坑之前踩了很久才发现原因)
3.云数据库
新建“user”集合
在这里插入图片描述

4.运行
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
数据库增加了一条登录手机号信息
在这里插入图片描述

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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