【实习日记】 第八天 尝试加入访问通讯录,群组功能➕调试代码

博主在实习中尝试加入微信应用的访问通讯录和群组功能,探讨了在message函数中实现这些功能的可能性,以及代码组织结构的考量。遇到的问题包括可能的同名函数冲突和对其他函数的引用不清。同时,解决了contact.name()可能为空的语法问题,并实现了获取撤回消息文本内容的功能。在团队评审中,被指出当前工作仅是调用接口,需要更深入地实现具体功能。

今天上午公司给配了显示器!!!
啊啊啊啊激动的心,颤抖的手TAT……
我司YYDS

今天也是尝试加入新功能的一天,昨天快下班的时候和公司的铁铁交流了一下:

  1. 加入新功能几乎全部可以在message函数中完成,包括room里的大部分功能
  2. 可能需要新加入一个函数
    (其实我是倾向于contact新建一个函数,room新建一个函数,让这两个函数和message并列,这样的代码会比较有条理,可读性也会比较高,但是之前的参数user他的类型是已设置好的contact类,这样就可能会存在一个同名函数,情况就更复杂了…)
    还有一个问题就是,感觉message函数中对于某些类型的定义,还有对一些函数的引用可能都在其他文件夹里,所以我想以这些函数为模版加入其他函数,感觉还是有点云里雾里的。

好啦,继续顺着昨天的进度加入功能四!

功能四:获取消息所在的微信群,如果这条消息不在微信群中,会返回null
在这里插入图片描述
图一 如若是联系人消息,则显示联系人和消息文本(room显示为NULL)

在这里插入图片描述
图二 如若是微信群组中的消息,则会显示群组名字,联系人以及消息文本。

然后昨天带我的哥哥给我解决了一个语法小问题,我先在博客里记录一下:
问题是这样滴:
在这里插入图片描述

图三 显示contact.name()有可能为空

但是看前面的定义

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读议:议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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