dev/framework/ability/network.html 1.1. wx.request(Object object) 微信提供了 wx.request(Object object) 用来发起网络请求 注意事项 在使用网络请求 API 前需要先在 小程序后台-开发-开发设置-服务器域名 中配置服务器域名。不配置的话触发网络请求时会报错。 基本使用 测试网络请求时，可以使用 httpbin.org 2.1. 封装请求 降低网络请求和 wx.request() 的耦合，参考前端的网络框架——axios 使用 Promise 的方式封装一个工具类。
微信小程序网络 服务器网络配置 支持request 普通网络请求。 关于https 小程序必须使用https 必须经过icp备案 储存 微信小程序有自己的本地缓存 用户信息 小程序登录 小程序登录来一张时序图,此时序图书来自于微信官方。 [12.png] 大概也能看懂一点，整个过程需要经过开发者服务器。 即被google证实两份内容不同但是SHA-1会完全相同的碰撞实验 https://zh.wikipedia.org/zh-sg/SHA-1 微信小程序HTTP网络通信 小程序需要使用网络通信，从后台拉取信息 只暴露nginx的接口 如下 node.js -> nginx -> 微信小程序 配置node.js 进行npm安装koa框架，并暴露出端口 由于比较懒，就不用docker了，直接上服务器上npm，在说
代金券、腾讯视频VIP、QQ音乐VIP、QB、公仔等奖励等你来拿！
我们前端开发就要有面向对象的思想，让自己写的程序更加简单明了，不要有太多的融于代码，所以这里提到了封装的思想。 之前的项目里每次调用网络请求都调用了类似的代码： //加载数据 requestData() { var that = this if (that.data.listData.length function () { wx.hideToast() wx.hideNavigationBarLoading() } }) } 每次只要涉及网络获取数据 1.咱们把公共方法写在util.j中 util.js代码： var webUrl = "https://www.jiaodutong.com/"; //网络请求方法 function getWebDataWithPostOrGet 每天看到阅读量和粉丝的增加都激励自己要多多分享，准备写一个小程序的专题，希望大家可以共同进步。
1.问题描述 本次博客的内容是对之前天气api使用的一个补充，会具体介绍如何发送网络请求（request）的使用方法。 2.算法描述 首先要了解什么是网络请求，这里附上微信开放文档（主要的request函数和返回参数）： https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework /ability/network.html 然后就是如何使用网络请求，因为基本上是要测试的，所以要先设置小程序不校验业务域名以及TLS版本以及HTTPS整数（图1）。 这里的是js页面，再里面写的微信的request函数下面的代表的是请求的API的网站，下面的包含的是我所要请求的数据内容包括内容经纬度等我所需要的数据，header里面的是关于内容的数据类型，我们用的是 （详细代码见附件） 3.结语 本次细化了微信小程序使用api的方法，后续会继续学习小程序的api。
支付宝小程序的开发管理里===> 服务器域名白名单添加 自己的主域名 , 所有二级域不需要都加上 ? js文件里直接使用网络API my.request({ url: 'https://gofly.sopans.com/visitors_online', method: 'GET
监听页面加载 onReady----监听页面初次渲染完成 onShow----监听页面显示 onHide----监听页面隐藏 onUnload----监听页面卸载 2.配置请求的服务器域名 服务器域名请在 「小程序后台
《Python 神经网络编程》 ? 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。 本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用 Python 开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。 本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。 第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识。 第二部分是实践，介绍了学习 Python 编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。 第三部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在 Raspberry Pi 上工作。
神经网络这个概念并不陌生，但是从接触到现在这一个月的时间里，云里雾里，始终无法建立起完整的体系，能让自己顺畅地用神经网络解决一个具体问题，并进行有针对性的优化。 神经网络是什么？解决问题的步骤（算法）是什么？ 梯度下降用在神经网络的哪一步？ 损失函数是干什么用的？ 神经网络模型有哪些参数可以调整（优化）？ 上述四问题在神经网络体系搭建（一）中解决 多层感知器是什么？ 深度学习是什么？ 深度学习和神经网络有什么区别？ 深度学习网络模型有哪些参数可以调整（优化）？ 卷积神经网络是什么？ 卷积神经网络和神经网络有什么区别？ 卷积神经网络模型有哪些参数可以调整（优化）？ TensorFlow如何使用？套路是什么？ 怎么用TensorFlow实现神经网络？ 为了帮助822实验室的同学们尽快熟悉神经网络，并能用TensorFlow做一些项目相关实验，将在完成三个引导项目，分别是： 快速上手Python并实现神经网络并实现睡眠质量预测 项目为jupyter
写这个小结主要是因为之前研究Boost.Asio的时候，其内部使用了很多不同的方法来实现异步网络编程 然后就顺便把一些高级的玩意看了一下，也顺便把以前低级的玩意放到一起，哇哈哈。 最早接触的网络编程应该是阻塞型Socket吧，就是所有操作都等操作完成了才干下面的事 这样的话如果是很多很多连接，那就要有很多很多进程，如果1万条连接，那么CPU除了线程资源调度，其他就不要干什么事了 使用上基本一样，但是还是有一点点小区别。 这玩意可以用来代替进程锁或者代替管道来进行进程或线程间的事件通知，简化了很多操作的说。 所以也省了一些自己写线程调度的麻烦 这篇总结写得比较乱，也懒得整理了。仅是写个小总结，普及一下知识。
网络请求 网络请求小程序提供了wx.request， 仔细看一下 api，这不就是n年前的 $.ajax 吗，好古老啊。 小程序并没有登录界面，使用的是 wx.login 。 wx.login 会获取到一个 code，拿着该 code 去请求我们的后台会最后返回一个token到小程序这边，保存这个值为 token 每次请求的时候带上这个值。 scope.userInfo']) { wx.authorize({ scope: 'scope.userInfo', success() { // 用户已经同意小程序使用录音功能 网络请求这块，算目前开发项目中必不可少的一块加油~~
const request = (url, data, successCallback, errorCallback) => {
1 // TCPIP time protocol.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
part 1： 样式问题 图片问题 图片在微信小程序中可以说是一个神奇的存在。在web开发中，我们会利用图片的自适应比如百分比而省去不少麻烦，因为高度会自适应。 但是小程序中的图片都有一个初始大小，而且是固定的，无论你的图片多大多小，都是统一的320px*240px。 虽然作为组件的图片支持平铺，剪切等呈现效果，但是容器大小都是固定的，所以每次使用image我们要想办法控制图片的大小。 usertop.wxml" /> <template is="usertop" data="{{userInfo}}"/> 复制代码 应用组件复用，wxml+wxss+js复用 官方文档 如果CSS复用和WXML已经不能满足复用的问题 步骤： wx.downloadFile，所需的远程图片（如果需要） 敲黑板！
她基本上懂了整个流程无奈太小还是自己操作不来，我就录了下面一段。 ? 整套操作如下： ? 首先做一个挥手动作并用鼠标点击 TRAIN GREEN 生成至少 30 张。 类比机器学习流程，训练之后就就是预测。在下面视屏中，我分别做了挥手、摇头和张口，神经网络都返回正确的图像 (注意我照片下有绿色、紫色和橙色三组颜色，它们的长度分别代表预测对应类的概率)。 当我最后把手缓缓升起，神经网络被困惑了，它觉得第一类和第二类都有可能。 ---- 除了用图片当标签，该网络也可以用语音和文字做为标签。 ? ，该神经网络完成的图像分类是由 Tensorflow.js 实现的，从 github 看源码背后的网络架构是 SqueezeNet。 它属于卷积神经网络中轻量级的网络，在参数只有 AlexNet 1/50 的时候和其表现相当。
image.png 还记得泥煤小排球游戏吗？你能打败他们吗？ 我记得在当年Java小程序仍然很受欢迎的时候有个游戏叫“软泥小排球”。 由于现在除了陈旧的Java小应用程序之外，我几乎在网上找不到任何关于这个游戏的版本，所以我开始创建我自己的基于js + html5 canvas的游戏版本（完成了不切实际的街机风格的“物理”操作）。 我着手尝试应用之前编码的遗传算法来达到建立一个简单的循环神经网络来玩泥煤排球的目的。 第一步是写一个简单的物理引擎程序，让球从地面反弹，与围墙碰撞，并与球员碰撞。这是通过在javascript中使用设计p5.js来完成的，还有一些简单的物理数学例程。 正如前面所解释的那样，我也缩放了我的输入，所以它们都是+/- 1.0的大小，类似于隐藏的神经元的输出状态，所以到网络的所有输入将具有大致相同的数量级的大小一般。
想要让深度神经网络更快，更节能一般有两种方法。一种方法是提出更好的神经网络设计。例如，MobileNet比VGG16小32倍，快10倍，但结果相同。 我们能不能把它变得更小？ 当你压缩一个神经网络时，要找到网络大小与准确性的平衡点。一般来说，网络越小，运行速度越快（耗电也少），但预测的结果就越糟糕。 如何压缩卷积神经网络 像大多数现代神经网络一样，MobileNet有许多卷积层。压缩卷积层的一种方法是将该层的权重从小到大排序，并丢弃具有最小权重的连接。 这个过程是： 1.从层中以4的倍数删除过滤器（即输出通道） 2.重新训练网络几次 3.在验证集上评估网络是否恢复了以前的准确性 4.移到下一层并重复这些步骤 正如你所看到的，这个过程是相当繁琐的，因为我们每次只压缩一层 我们的流程还有改进空间，在选择移除和压缩的顺序上我做的也不是很科学。但对于这个项目足够了，我只是想知道大致思路。 显然，我没有对这个网络进行最佳修剪。
4 神经网络的参数 Tensorflow 的神经网络： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。 5 神经网络的搭建 当我们知道张量、计算图、会话和参数后,我们可以讨论神经网络的实现过程了。 神经网络的实现过程: (1)准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经网络(Neural Network,NN) (2)搭建 NN 结构,从输入到输出(先搭建计算图,再用会话执行)( NN 前向传播算法-- ->计算输出) (3)大量特征数据喂给 NN,迭代优化 NN 参数( NN 反向传播算法--->优化参数训练模型) (4)使用训练好的模型预测和分类 由此可见,基于神经网络的机器学习主要分为两个过程,即训练过程和使用过程 神经网络过程 具体推导如下： ?
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