Telegram bot & Mini-App开发实践---Telegram简单介绍与初始化小程序获取window.Telegram.WebApp对象并解析

Telegram bot & Mini-App开发实践---Telegram简单介绍与初始化小程序获取window.Telegram.WebApp对象并解析
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➡️【好看的灵魂千篇一律,有趣的鲲志一百六七!】- 欢迎认识我~~作者:鲲志说(公众号、B站同名,视频号:鲲志说996)科技博主:极星会 星辉大使后端研发:java、go、python、TS,前电商、现web3主理人:COC杭州开发者社区主理人 、周周黑客松杭州主理人、AI爱好者: AI电影共创社杭州核心成员、阿里蚂蚁校友会技术AI分会副秘书长博客专家:阿里云专家博主;ZEEKLOG博客专家、后端领域新星创作者、内容合伙人


今天是2024年10月24日,又是一年1024程序员节。和往常一样,平淡的度过了一天,又和往常不一样,收到了人生第一束花花🌹值得纪念。就像两年前毅然决然的从电商行业进入一个零基础零认知的web3世界一样,都有第一次的刻骨铭心,选择了就勇敢的做下去,开花结果是期待,但过程也十分重要。也像2016年下半年第一次注册ZEEKLOG去检索问题的解决方案,经过多番查阅实践,终于解决;更像2017年9月27日我的第一篇ZEEKLOG博客文章潦草问世,当初不追求得到什么,只把ZEEKLOG文章当作是学习笔记,知识总结,一路写写停停,不知不觉间也悄然过去了7个年头,断然想不到博客快成了人生历程记事本,也间接的得到了很多意外之喜,那就这样一路继续写下去吧,或疑难问题,或闲言碎语,或驴唇不对马嘴的三言两语,都有其当下存在的意义!

目录

引言

在当今的信息化时代,社交平台已经成为用户日常交流和娱乐的重要方式之一。Telegram,作为一款全球广泛使用的即时通讯工具,不仅为用户提供了强大的消息功能,还为开发者们带来了巨大的创新空间。通过开放的 API 和 Bot 平台,Telegram 使得自动化交互成为可能,并进一步通过 Mini-App(小程序)的形式,使用户体验得到了更深的扩展。(简单理解,Telegram和我们的weChat是一个性质)

在这篇博客中,我将简单介绍下 Telegram 以及Telegram bot 和 Mini-App,尤其是如何在 Mini-App 中获取和使用 window.Telegram.WebApp 对象,为开发者们提供一份从基础实践的指南。无论你是想了解 Telegram 的基本功能,还是已经开始构建基于 Telegram 的应用程序,本文都将为你提供宝贵的参考。

之前有一篇文章可以供大家学习参考:Telegram bot教程:利用Python如何快速搭建一个引导Telegram bot

什么是 Telegram

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(3-2)机器人身体结构与人体仿生学:人形机器人躯干系统

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3.2  人形机器人躯干系统 躯干是人形机器人的核心支撑与功能集成单元,承担连接四肢、容纳核心部件(电池、控制器、传感器)、传递运动力矩及维持动态平衡的多重使命。其设计需在人体仿生学(如脊柱运动特性、躯干质量分布)与工程实现(结构刚度、驱动效率、空间利用率)之间找到最优平衡,直接决定机器人的运动协调性、负载能力与运行稳定性。 3.2.1  躯干结构方案 人形机器人躯干结构如图3-6所示,躯干是连接四肢、承载核心部件(电池、控制器、传感器)并传递运动力矩的关键载体,其结构设计的核心矛盾是刚度与灵活性的平衡、集成效率与维护便捷性的取舍。 图3-6  人形机器人躯干的结构 当前工程领域形成了三类主流方案,均围绕“仿生适配+工程落地”展开,具体设计特性与适用场景如下。 1. 一体化结构方案 (1)设计逻辑: 以“极致刚性与结构稳定性”为核心,采用整体式无拆分框架,通过高性能复合材料一体成型工艺,

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基于 Arduino 平台实现 BLDC 机器人 IMU 角度读取 + 互补滤波 + PID 控制,构成了一个典型的姿态闭环控制系统。该架构是自平衡机器人(如两轮平衡车、倒立摆)或稳定云台的核心技术栈。它通过 互补滤波 融合 IMU 原始数据以获得精准姿态角,再利用 PID 控制器 计算出维持平衡所需的电机驱动力矩,驱动 BLDC 电机 执行动作。 1、主要特点 传感器融合:互补滤波(Complementary Filter) 这是系统的“感知中枢”,解决了单一传感器无法同时满足动态与静态精度需求的矛盾。 频域分割策略:互补滤波本质上是一个频域滤波器。它利用低通滤波(LPF)处理加速度计数据,提取低频的重力方向分量(长期稳定,用于修正漂移);同时利用高通滤波(HPF)处理陀螺仪数据,提取高频的角速度变化分量(动态响应快,

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FLUX.1-dev与Stable Diffusion对比评测:图像质量与生成速度 作为一名长期关注AI图像生成技术的开发者,我一直在寻找能够在质量和速度之间取得最佳平衡的解决方案。最近,Black Forest Labs开源的FLUX.1-dev模型引起了我的注意,特别是它声称能够在消费级硬件上运行,同时保持出色的图像质量。 今天我将通过实际测试,从图像细节、风格控制、生成速度等多个维度,对比FLUX.1-dev与大家熟悉的Stable Diffusion,看看这两个模型在实际使用中究竟表现如何。 1. 测试环境与方法 为了确保对比的公平性,我搭建了统一的测试环境。使用NVIDIA RTX 4090显卡,24GB显存,Intel i9-13900K处理器,64GB DDR5内存。操作系统为Ubuntu 22.04,所有测试都在相同的硬件和软件环境下进行。 测试方法包括定量评估和定性分析。定量方面主要测量生成速度、内存占用等硬性指标;定性方面则通过同一组提示词生成图像,从视觉质量、细节表现、风格一致性等角度进行对比。 我选择了50组涵盖不同场景的提示词,包括人物肖像、风景

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