微信读书为墨水屏设备精心打磨的极致体验,享受繁杂世界中安静阅读的乐趣。 apk文件的下载地址可以在微信读书官网找到：https://ink.qq.com/ 微信读书 PC 浏览器版： http://r.qq.com/ Kindle 用户只需要简单几步就可以登入自己的微信读书账号进行阅读 下面我为大家分解下步骤： 1）想要使用微信读书，必须确认你的阅读环境是有网络的； 2）连入网络后，打开 Kindle 的体验浏览器，并在地址栏键入 http://r.qq.com 并回车； 3）扫码登入微信读书账号即可登入阅读 总的来说，微信读书通过网页版来适配 Kindle 无疑是一个非常有意义的一次设计，让广大 Kindle 用户也有了登入自己微信账号阅读的机会，让那些想护眼又想只用 Kindle 的用户有了更多刷书的机会 但毕竟是网页版，且为早期版本，不论在阅读场景还是阅读体验上，都是十分有局限性的。 Kindle 终于支持了微信读书，你会用吗？
随着时代发展与技术进步，我们的阅读习惯发生了很大的改变，我们渐渐习惯了不同的方式，而其中微信读书给电子书的受众提供了很大帮助。今天我们就来聊聊云开发在微信读书中是怎样运用的。 ▌微信读书小程序简介 微信读书小程序，继承了App最核心的阅读功能，同时还作为了App对外分享和运营的最重要渠道，上线10个月，获客数千万，日均PV过千万。 而且，团队基于“小程序·云开发”带来的效能提升，助力微信读书小程序上线10个月累计发布349次版本，开发效率分别是对应的APP和H5的4倍与2倍。 ? ▌微信读书小程序使用了云开发的哪些能力？ 在借助云开发进行微信读书小程序的具体开发时，我们主要使用了云开发的云函数、云存储和云数据库。 由此，我们综合多方面考虑毫不犹豫地选择了云开发作为微信读书小程序的开发支持。 ▌云开发的具体应用——以“读书小队”为例 在了解云开发的能力并选择使用后，云开发究竟应用在微信读书小程序的哪些场景中呢？
提供包括云服务器，云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务，助力开发者和企业零门槛上云。
引言 在微信读书 App [1] 中，排版引擎负责把书源文件解析、渲染至屏幕，是最常用、最复杂的组件之一。而开发同学对排版引擎的日常修改，可能影响了海量书籍的排版结果。 本文介绍了为解决测试的难题，如何逐步将人工测试步骤自动化，最终构建了一套微信读书排版引擎自动化测试流程，以确保微信读书排版引擎的质量。 [2]" 在微信读书 App 中，排版引擎负责解析 EPUB 或 TXT 格式的书籍源文件，将排版后的书籍内容，如文字、图像、注解等元素，在屏幕上渲染。 最终，借助自动化测试流程，达到确保微信读书排版引擎质量的目的。 未来工作 目前，自动化测试工具已经投入使用。未来会持续优化、增加特性，以满足测试、开发同学的需求。 最后，介绍了我们整套自动化测试流程，以及应用自动化测试以后所来的好处，最终达到确保微信读书排版引擎质量的目的。
本期，我们邀请了腾讯WXG iOS开发工程师“姚海波”为大家分享《微信读书iOS性能优化》。 目前是微信读书项目中的iOS开发，主要负责阅读器相关的模块，还有APP整体性能优化方面的工作。 在微信读书中阅读的排版是优先级最高的，所在在阅读过程中会预处理下一页、下一章的排版，同时可能会延时加载阅读相关的其它数据（如想法、划线、书签等）。 SQL语句的监测也非常实用，对于微信读书，DB的读写速度是影响性能的瓶颈之一。 Q8：能不能问下 微信读书的数据库的记录 一般是在什么级别，百、千？有没有尝试去做过一些压测，数据量达到多少的时候会遇到瓶颈？ 微信读书的数据库记录并不是很大，单表记录最多可能也就10w的数据级别。
微信读书有一个鼓励机制, 一周阅读5小时可兑换10书币，每周日晚清空一周的总读书时长，没兑换的时长不计入下一周(1书币 == 1块钱) 作为一个经常加班的程序猿, 一周刷5个小时, 有点困难, 所以只好请一些自动化测试工具来帮忙 第一步: 安装网易mumu, 通过应用中心安装微信读书 网页mumu下载地址: http://mumu.163.com/ ? 在网易mumu模拟器内安装微信读书 ? 打开mumu内的微信读书的某一页, 启动脚本 ? -55秒钟(假装是人类在看书。。。) , 博主给你整理好了, 可以通过关注微信公众号jikeweikan,回复微信读书刷时长, 获取下载链接, 祝玩得愉快~
在 微信读书 App 中，排版引擎负责解析 EPUB 或 TXT 格式的书籍源文件，将排版后的书籍内容如文字、图像、注解等元素渲染至屏幕上，是最常用、最复杂的组件之一。 本文介绍了为解决测试的难题，如何逐步将人工测试步骤自动化，最终构建了一套微信读书排版引擎自动化测试流程，以确保微信读书排版引擎的质量。 举个例子，有个需求是增加正文段落的 margin： 再举个极端的例子，有个需求要把章节标题往右移动1个像素： 那么，如何确保微信读书的排版质量？最开始，我们用人工测试的方法来确保质量。 借助自动化测试流程，对于任何代码修改而导致样本书籍、每一页、每个像素点的排版结果变更，都能够纳入我们的监控，最终达到确保微信读书排版引擎质量的目的。 六.未来工作 目前，自动化测试工具已经投入使用。 七.总结 本文介绍了微信读书排版引擎的日常修改时，人工测试所面临的问题，以及为什么需要自动化测试的原因。 然后本文分析了人工测试的流程，以及这些流程改造成自动化的可能性。
微信读书发布于2015年8月28日，是腾讯旗下的微信推出的一款基于微信社交链的读书类APP，在这里你可以体验到个人定制化的阅读风格以及和好友一起探讨交流读书心得。 1 . 通过从微信的强大用户量导流至微信读书，打造和朋友一起阅读氛围，目前微信推出的看一看功能也有异曲同工之处。 二、微信读书之——框架层 在微信读书的表现层下，就蕴藏着其框架层，我们来看看，微信读书是怎么通过框架层来优化设计的布局的。 五、微信读书之——战略层 我们都知道战略层的2个关键词：用户需求、企业目标，那就一起来猜想一下，微信阅读背后的战略是什么。 1）用户需求： 微信读书面向的用户是谁？ 微信阅读需要解决的是职场人群2大痛点：情感抒发、自我提升。 2）企业目标： 微信读书有什么资源？
昨天有位小姐姐请我帮忙，让我看如何生成获取微信读书里获取图书详细信息的唯一标识，业务方给她的需要是抓取微信读书里的详细信息，我当然是义不容辞的看一下。 ? 显然这个_0x4711f8['bookData']['bookInfo']['bookId']是图书的bookId ? 如果有疑问的话，我们可以看一下_0x4711f8这个对象是啥 ?
引言 在文章《微信读书冷启动书籍推荐初探：一个借助微信用户画像的方法 》1，我们发现用户的阅读偏好与用户属性（性别、年龄、n 线城市、公众号阅读偏好）相关。 思路 假设具有相似用户属性的用户，有相似的阅读偏好。 我们可以把相同性别、相同年龄段、相同 n 线城市的微信读书用户划分成群体，统计每个群体的用户最喜欢的书；对新注册的用户，它的阅读偏好很可能与他所在群体的用户相似。 A/B 测试设计 微信读书搭建了书籍推荐 A/B 测试的基础设施，通过如下方法统计不同推荐策略的转化率： 在推荐书籍时，后台记录日志：『用户 推荐书籍 推荐策略 推荐位置标识符 时间』 在用户把书籍加入书架时 未来工作 可以探索使用其他用户属性，来划分用户群体，使推荐书籍更精准。 本次实验使用的热门的书的定义，是用户感兴趣的书（阅读了 10 分钟且超过了 30% 或者评分大于60分）。
对微信读书的活跃用户，我们根据其读书时长、点评书等用户行为，做书籍推荐。对微信读书新增用户，由于缺少用户行为数据，无法使用这种方法做推荐，此类问题常被称为推荐系统冷启动问题。 然而，我们发现微信用户画像，比如基础属性（年龄、城市、性别等）和公众号阅读兴趣等，与微信读书用户的阅读兴趣相关。借助微信用户画像进行书籍推荐，准确率较随机推荐提升约 1 倍。 分析建模 如何评估微信用户画像与微信读书用户阅读兴趣是否相关？ 我们建立预测模型进行初步验证，步骤如下： 准备数据集：微信读书n本热门书籍，把热门书架加入书架的用户及其微信画像 预测模型：把问题化简成 n 分类的问题，输入微信画像、输出预测书1 ~ n 假设：微信读书用户加书架的行为 验证模型 实验数据集来自加书架的用户属性，假设『微信读书用户加书架的行为，可以反映其阅读偏好』，模型准确率高，可以推论微信画像与微信读书用户阅读偏好相关。
引言 微信读书的书籍个性化推荐包括： 冷启动用户的书籍推荐，如发现 tab – 新手卡片，为新注册用户推荐书籍，方法参见文章 微信读书冷启动用户书籍推荐初探：一个借助微信用户画像的方法 微信读书冷启动推荐实战 评估指标 TopN 准确率（查全率）：推荐命中次数／推荐次数 TopN 召回率（查准率）：推荐命中次数／加书架次数 推荐算法 对照组：Word2vec 微信读书的猜你喜欢使用 Item-CF 和 Word2vec 微信读书现网 word2vec 的训练语料把用户感兴趣的书作为 word，而在本次实验中简单处理，把用户加书架的书籍作为 word。 训练点击率预估模型：以 1～4 月非实验对象用户数据作为训练集，根据用户在 1～3 月的微信属性、阅读行为和书籍的特征（详见附录），预测用户在 4月加书架的概率。 提升的原因，可能是 Word2vec 方法利用单一的用户加书架的信息进行训练；而 CTR 预估方法利用了更丰富信息进行训练，如用户属性、用户行为、书籍属性等，更好地学习用户的阅读偏好，从而作出更精准的推荐
《微信营销与运营----策略、方法、技巧与实践》是一本微信运营的入门书，微信作为移动互联网的超级入口，打通了“生活圈”、“工作圈”、“社交圈”，必须得会利用它了。 我刚开通了微信订阅号（申龙斌的程序人生）不到1个月，这本入门书挺适合我，至少对订阅号和服务号的主要区别更明白了。 1、微信5.0 当前微信版本已经是6.3了，该书主要讲微信5.0，发现几个实用的功能以前还从未用过：“扫一扫”还有强大的街景、扫封面或物品直达网店等功能。 微信头像得体、大方、美观。【听说浅蓝底比较专业，我还得找时间把微信头像修改一下。】 官方认证的条件，书中说用户数到500个就可以申请，现在规则已经变了，达到条件时，微信平台会自动通知你。 多分段，多留白，减轻用户的阅读疲劳。图文消息下面的摘要要尽量简洁，2-3行即可。 文章不要太长，尽量控制在1500-2000字。内容底部加上签名、二维码、公众号的定位宣传语。
当微信AI需要将其应用于海量在线系统中，非常难以用于生产系统。 微信AI与微信读书合作在听书这一重要业务场景中提供语音合成服务，将Parallel WaveNet的语音合成算法应用到了生产环境中。 微信语音合成+微信读书 业务模型 通常来说，除了语音的自然度和可理解度之外，工程方面评价一个在线语音合成系统的核心指标主要分为2个，实时率及吞吐量。 在读书场景下，为了减少实时率对最终效果的影响，微信AI采用和语音预拉取的策略。即当用户开始每一句的朗读请求时，终端都同时将次句发至后台进行合成。在这种情况下，用户最多只可能在第一句话时有小小的卡顿。 微信读书的每日语音合成请求峰值已达数万每分钟，若将如此大量的请求全部进行在线合成是不现实的。经过数据分析后发现，用户对前100的热门书籍的听书请求占了总请求的50%。 另外，热门书籍中的每一句话，平均合成次数为21，即缓存命中率可超过95%。因此在读书场景下，微信AI采用了仅对热门书籍开启将语音进行预先合成并缓存的方式。
今天在腾讯全球合作伙伴大会微信分论坛上，微信团队对外做了“微信·生活”的分享。现在，就让我们一起，从微信视角来看看中国人的喜怒哀乐、衣食住行。以下是报告的全文，你的感觉是这样么？ ? ? ? ? 绿点越亮，使用微信通话的数量也就越多。 ? ? ? 西湖是最微信签到最多的地方；中国香港是微信用户境外签到最多的地方。 ? ? ? ?
今天在腾讯全球合作伙伴大会微信分论坛上，微信团队对外做了“微信·生活”的分享。现在，就让我们一起，从微信视角来看看中国人的喜怒哀乐、衣食住行。以下是报告的全文，你的感觉是这样么？ ? ? ? ? 绿点越亮，使用微信通话的数量也就越多。 ? ? ? 西湖是最微信签到最多的地方；中国香港是微信用户境外签到最多的地方。 ? ? ? ? ? ?
做微信支付的开发除了收款外，无论是发红包还是转账；只要涉及付款的肯定要使用证书。而这个证书很多时候都不会很好的保存，所以今天我们就说说如何能捞回微信支付商户的证书。 首先要弄回微信支付商户的证书最好是管理员操作，如果不是管理员API证书很多限制，所以尽量用管理员的账号进行操作。接下来我们将一步步指导如何进行操作。。 1、在获取证书前，先下载一个微信支付私钥文件获取的工具：https://wx.gtimg.com/mch/files/WXCertUtil.exe 2、登录微信支付商户的网站：https://pay.weixin.qq.com 3、登录后在账号中心-》API安全 进行【更换证书】操作。 注意:在更换证书操作前要打开第一步下载的软件进行同步操作的.
微信小程序前端页面书写 WXML（WeiXin Markup Language）是框架设计的一套标签语言，结合基础组件、事件系统，可以构建出页面的结构。 一.数据绑定 1. right 不缩放图片，只显示图片的右上边区域 裁剪 bottom left 不缩放图片，只显示图片的左下边区域 裁剪 bottom right 不缩放图片，只显示图片的右下边区域 5, swiper 微信内置有轮播图组件
事件起因：做中国香港本地微信支付（中国香港公司收取中国香港用户钱包）申请的商户只提供了cert.pem和一个pfx的文件。 key.pem 过程中需要输入证书密码 微信证书密码默认是商户号， 提取证书key的时候需要设置新密码，如果不需要设置新密码 则运行： pkcs12 -in xxxxx.pfx -nocerts -noout：不打印参数编码的版本信息。 -clcerts：仅仅输出客户端证书，不输出CA证书。 -cacerts：仅仅输出CA证书，不输出客户端证书。 -nocerts：不输出任何证书。 -nokeys：不输出任何私钥信息值。 -info：输出PKCS#12文件结构的附加信息值。例如用的算法信息以及迭代次数。 -in filename：指定私钥和证书读取的文件，默认为标准输入。必须为PEM格式。 -out filename：指定输出的pkcs12文件，默认为标准输出。
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