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• [yarn] 添加yarn lock file，可以通过yarn做包管理

全媒体智能云客服倡领者，于2016年荣膺“Gartner 2016 Cool Vendor”。环信支持全媒体接入，包括网页在线客服、社交媒体客服(微博、微信)、APP内置客服和呼叫中心等多种渠道均可一键接入。基于环信业界领先的IM长连接技术保证消息必达，并通过智能客服机器人技术降低人工客服工作量。同时，基于人工智能和大数据挖掘的客户旅程透析产品"环信客户声音"能够帮助企业优化运营，提高跨渠道客服体验。



截至2016年上半年，环信移动客服共服务了29437家企业用户，现已覆盖包括电商、O2O、互联网金融、在线教育、在线旅游、移动医疗、智能硬件、游戏等领域的Top10客户，典型用户包括国美在线、58到家、楚楚街、海尔、神州专车、新东方、链家、泰康在线、中信证券等众多标杆企业。根据易观发布的《中国SaaS客服市场专题研究报告》显示，环信移动客服在SaaS移动端客服用户覆盖占比高达77.4%，稳居行业第一。

步骤一：在IMGeek社区发布一篇环信集成笔记
可以是集成教程：遇到的问题，如何解决的,对环信的的建议。
步骤二：在本贴留言区回复文章地址

•   com.easemob.group.exception.ForbiddenOpException 异常类型的状态码 由400变成403，该异常表示本次调用不符合群组/聊天室操作的正确逻辑，例如调用添加成员接口，添加已经在群组里的用户，或者移除聊天室中不存在的成员等操作。
•   部分操作抛出的com.easemob.group.exception.InvalidParameterException （状态码400） 异常类型替换为 com.easemob.group.exception.ForbiddenOpException (状态码403)
•   如果用户加入群组/聊天室的个数超限，或者appkey下群组/聊天室的个数超限，将抛出异常com.easemob.group.exception.ExceedLimitException， 状态码 403

•  群加人（单加/批量），用户已经在群里
•  群减人（单减/批量减）被减用户(存在但)都不在群
•  转让群主，自己转自己
•  转让群主，转给一个不在群里的用户
•  批量添加黑名单，用户都已经在黑名单
•  单个加入黑名单，用户不是群组成员
•  把群主加入黑名单
•  修改聊天室信息，修改的字段含有不允许修改的字段，例如id
•  聊天室减人，被删除成员不在聊天室
•  限制检查

• 旧群组抛出的异常类型：java.lang.IllegalArgumentException 状态码为400
• 新群组抛出的异常类型: com.easemob.group.exception.ResourceNotFoundException 状态码为404，异常描述为"username %s doesn't exist!"

• 旧群组服务返回200，
• 新群组服务抛出的异常类型：com.easemob.group.exception.ForbiddenOpException 状态码为403 异常描述为 "can not join this group, reason:%s"（注：批量加人时，如果部分用户不在群里，则该部分用户可以添加成功，返回状态码为200）

• 旧群组服务返回200
• 新群组服务抛出的异常类型： com.easemob.group.exception.ForbiddenOpException 状态码为403 异常描述为 "users %s are not members of this group!"（注：批量减人时，如果部分用户在群里，则该部分用户可以移除成功，返回状态码为200）

• 旧版群组服务返回200
• 新版群组服务抛出异常：com.easemob.group.exception.ForbiddenOpException 状态码403 异常描述："new owner and old owner are the same "

• 旧群组服务可以转成功，原来的群主被从群里移除
• 新群组服务要求新群主必须首先是群成员，因此会抛出异常 com.easemob.group.exception.ForbiddenOpException 状态码403 异常描述为："user: %s doesn't exist in group: %s"

• 旧群组服务旧群主从群成员中移除
• 新版群组服务，旧群主还留在群里。

• 旧群服务返回200
• 新群服务抛出异常： com.easemob.group.exception.ForbiddenOpException 状态码 403 异常描述为："users %s are not members of this group!"

• 旧群服务返回200
• 新群服务抛出异常： com.easemob.group.exception.ForbiddenOpException 状态码 403 异常描述为："forbidden operation on group owner!"

• 旧群组抛出的异常类型：java.lang.IllegalArgumentException 状态码为400
• 新群组抛出的异常类型: com.easemob.group.exception.ResourceNotFoundException 状态码为404 异常描述为"username %s doesn't exist!"

• 旧群组服务返回200
• 新群组服务抛出的异常类型： com.easemob.group.exception.ResourceNotFoundException 状态码为404 异常描述为："grpID %s does not exist!"

• 旧群组服务返回200
• 新群组服务抛出的异常类型： com.easemob.group.exception.ResourceNotFoundException 状态码为404 异常描述为："grpID %s does not exist!"

• 旧群组服务返回200，修改了允许修改的内容
• 新群组服务，如果传入的修改字段中，包含不可更改，或者是无效的字段,会抛出异常： com.easemob.group.exception.InvalidParameterException 状态码为400 异常描述为 "some of %s could not be modified" 或者 "some of %s are not valid fields"
• 新群组服务，禁止通过修改群组/聊天室接口来修改owner， 否则会抛出异常:com.easemob.group.exception.ForbiddenOpException，状态码403 异常描述为： "owner cannot be updated through this method!"）

• 旧群组服务返回200
• 新群组服务抛出的异常类型： com.easemob.group.exception.ResourceNotFoundException 状态码为404 异常描述为："grpID %s does not exist!"

• 旧群组服务返回200
• 新群组服务抛出的异常类型： com.easemob.group.exception.ResourceNotFoundException 状态码为404 异常描述："grpID %s does not exist!"

• 旧群组抛出的异常类型：java.lang.IllegalArgumentException 状态码为400
• 新群组抛出的异常类型: com.easemob.group.exception.ResourceNotFoundException 状态码为404 异常描述： "username %s doesn't exist!"

• 旧群组服务返回200
• 新群组服务抛出的异常类型： com.easemob.group.exception.ForbiddenOpException 状态码为403 异常描述： "users %s are not members of this group!"

• 旧群组服务返回200
• 新群组服务抛出的异常类型： com.easemob.group.exception.ResourceNotFoundException 状态码为404 异常描述："grpID %s does not exist!"

• 用户加入的群组/聊天室超过上限:"can not join this group, reason：user %s has joined too many groups/chatroom!"
• appkey下创建群组/聊天室超过上限:"this appKey has create too many groups/chatrooms!"

|---README.MD：

|---index.html：demo首页，包含sdk基础功能和浏览器兼容性的解决方案





|---static/：

    js/：

        easemob.im.config.js：sdk集成需要修改的配置文件

    css/：

    img/：

    sdk/：/*sdk相关文件*/

        release.txt：各版本更新细节

        quickstart.md：环信WebIM快速入门文档

        easemob.im-1.1.js：js sdk

        easemob.im-1.1.shim.js：支持老版本sdk api

        strophe.js：sdk依赖脚本

<!DOCTYPE HTML>

<html>

    <head>

        <meta charset="utf-8">

        <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1,minimum-scale=1,maximum-scale=1,user-scalable=no" />

        <title></title>

        <link href="../css/mui.min.css" rel="stylesheet" />

        <link href="../css/style.css" rel="stylesheet" />

        <style>

            .mui-input-group:first-child {

                margin-top: 20px;

            }

            .mui-input-group label {

                width: 22%;

            }

            .mui-input-row label~input,

            .mui-input-row label~select,

            .mui-input-row label~textarea {

                width: 78%;

            }

            .mui-checkbox input[type=checkbox],

            .mui-radio input[type=radio] {

                top: 6px;

            }

            .mui-content-padded {

                margin-top: 25px;

            }



            .mui-btn {

                padding: 10px;

            }

        </style>

    </head>

    <body>

        <header class="mui-bar mui-bar-nav">

            <a class="mui-action-back mui-icon mui-icon-left-nav mui-pull-left"></a>

            <h1 class="mui-title">注册</h1>

        </header>

        <div class="mui-content">

            <form class="mui-input-group">

                <div class="mui-input-row">

                    <label>手机</label>

                    <input id='username' type="text" class="mui-input-clear mui-input" placeholder="请输入手机号码">

                </div>

                <div class="mui-input-row">

                    <label>昵称</label>

                    <input id='nickname' type="text" class="mui-input-clear mui-input" placeholder="请输入昵称">

                </div>

                <div class="mui-input-row">

                    <label>密码</label>

                    <input id='password' type="password" class="mui-input-clear mui-input" placeholder="请输入密码">

                </div>

                <div class="mui-input-row">

                    <label>确认</label>

                    <input id='password_confirm' type="password" class="mui-input-clear mui-input" placeholder="请确认密码">

                </div>

            </form>

            <div class="mui-content-padded">

                <button id='reg' class="mui-btn mui-btn-block mui-btn-primary">注册</button>

            </div>

        </div>



        <script src="../js/mui.min.js"></script>

        <!--sdk-->

        <script src="../sdk/strophe.js"></script>

        <script src="../sdk/easemob.im-1.1.js"></script>

        <script src="../sdk/easemob.im-1.1.shim.js"></script><!--兼容老版本sdk需引入此文件-->

        <!--config-->

        <script src="../js/easemob.im.config.js"></script>

        <script>



            mui.init();



            // 输入参数

            var regConfig = {

                username: mui("#username")[0],

                nickname: mui("#nickname")[0],

                password: mui("#password")[0],

                passwordConfirm: mui("#password_confirm")[0]

            };      



            // 注册事件监听

            mui("#reg")[0].addEventListener('tap',function(){

                var username = regConfig.username.value;

                var nickname = regConfig.nickname.value;

                var password = regConfig.password.value;

                var passwordConfirm = regConfig.passwordConfirm.value;



                // 电话号码校验

                if (!isMobile(username)){

                    mui.toast("电话号码格式不正确");

                    return;

                }

                // 昵称非空校验

                if (!isEmpty(nickname)){

                    mui.toast('昵称不能为空');

                    return;

                }

                // 密码非空校验

                if (!isEmpty(password)){

                    mui.toast('密码不能为空');

                    return;

                }

                // 密码重复校验

                if (passwordConfirm != password) {

                    mui.toast('密码两次输入不一致');

                    return;

                }

               // 环信SDK注册

                var options = {

                    username : username,

                    password : password,

                    nickname : nickname,

                    appKey : Easemob.im.config.appkey,

                    success : function(result) {

                        //注册成功;

                        console.log(JSON.stringify(result))

                        mui.toast('注册成功');

                    },

                    error : function(e) {

                        //注册失败;

                        console.log(JSON.stringify(e));

                        mui.toast('注册失败：'+e.error);

                    }

                };

                Easemob.im.Helper.registerUser(options);



            });     



            // 是否为电话号码

            function isMobile(value) {

                var validateReg = /0?(13|14|15|18)[0-9]{9}/;

                return validateReg.test(value);



            }



            // 是否为空

            function isEmpty(value){

                var validateReg = /^\S+$/;

                return validateReg.test(value);

            }

        </script>

    </body>

</html>

var options = {

    username : username,

    password : password,

    nickname : nickname,

    appKey : Easemob.im.config.appkey,

    success : function(result) {

        //注册成功;

        console.log(JSON.stringify(result))

        mui.toast('注册成功');

    },

    error : function(e) {

        //注册失败;

        console.log(JSON.stringify(e));

        mui.toast('注册失败：'+e.error);

    }

};

Easemob.im.Helper.registerUser(options);

var conn = new Easemob.im.Connection();

conn.init({

  onOpened : function() {

     alert("成功登录");

     conn.setPresence();

  }

});

// 打开连接

conn.open({

   user : username,

   pwd : password,

   appKey : Easemob.im.config.appkey

});

// 输入参数

var loginConfig = {

    username: mui("#username")[0],

    password: mui("#password")[0]

};  

// 创建一个新的连接

var conn = new Easemob.im.Connection();

// 初始化连接

conn.init({

    onOpened : function() {

        mui.toast("成功登录");

        conn.setPresence();

        mui.openWindow({

          url: 'html/tab-webview-main.html',

          extras:{

             username:loginConfig.username.value,

             password:loginConfig.password.value

          }

        })

    }

});

// 登录事件监听

mui("#login")[0].addEventListener('tap',function(){

    var username = loginConfig.username.value;

    var password = loginConfig.password.value;

    // 电话号码校验

    if (!isMobile(username)){

        mui.toast("电话号码格式不正确");

        return;

     }

    // 密码非空校验

    if (!isEmpty(password)){

        mui.toast('密码不能为空');

        return;

    }

    // 打开连接

    conn.open({

        user : username,

        pwd : password,

        appKey : Easemob.im.config.appkey

    });

});

// 登录

var options = {

    user : username,

    pwd : password,

    appKey : Easemob.im.config.appkey,

    success:function(data){

        console.log(JSON.stringify(data))

        mui.toast("成功登录");



        mui.openWindow({

          url: 'html/tab-webview-main.html',

          extras:{

             username:loginConfig.username.value,

             password:loginConfig.password.value

          }

        })

    },

    error: function(e){

        console.log(JSON.stringify(e))

        mui.toast("成功失败:"+e);

    }

};

Easemob.im.Helper.login2UserGrid(options);

mui.plusReady(function(){

    var self = plus.webview.currentWebview();

    var username = self.username;

    var password = self.password;

    mui.toast("username:"+username+"<br />"+"password:"+password);

});

mui.plusReady(function(){

    var self = plus.webview.currentWebview().parent();

    var username = self.username;

    var password = self.password;

    console.log("username:"+username+"password:"+password);

});

mui.fire(target,event,data)

...

var mainPage = null;

mui.plusReady(function(){

    mainPage = mui.preload({

        "url": 'html/tab-webview-main.html',

        "id": 'main'

    });

})

...

mui.fire(mainPage,'show',{

    username:loginConfig.username.value,

    password:loginConfig.password.value

});

setTimeout(function() {

    mui.openWindow({

        id: 'main',

        show: {

            aniShow: 'pop-in'

        },

        waiting: {

            autoShow: false

        }

    });

}, 0);

var username=null,password=null;

// 页面传参数事件监听

window.addEventListener('show',function(event){

    // 获得事件参数

    username = event.detail.username;

    password = event.detail.password;

    console.log("username:"+username+"password:"+password);

});

经过试验发现经过预加载的主界面tab-webview-main.html的mui.plusReady方法比页面的自定义事件监听先执行，这是因为我们通过预加载的时候其实已经就执行了mui.plusReady方法，而自定义事件是在webview打开的时候执行。当主界面被预加载时，子页面的loaded事件也随着完成，创建子页面的时候我们根本就没有拿到数据怎么传，自然在子页得到的是undefined。我们这个时候如果想在主界面生成子页面的时候通过拓展参数extras传递给子页面根本行不通！

当需要接受参数的webview已经完成loaded事件，我们就不能使用拓展参数extras传参数，这个时候我们可以使用webview.evalJS()或者mui.fire();另外我们使用webview.evalJS()或者mui.fire()时，接收参数的页面的loaded事件也必须发生才能使用。

mui传参数只能相互关联的两个webview之间传，比如A页面打开B页面，B页面打开C页面，A页面可以传值给B页面，但是A页面不能传值给C页面，我们可以通过B页面传给C页面。

var ws = plus.webview.getWebviewById(id)

ws.addEventListener( "loaded", function(e){

    console.log( "Loaded: "+e.target.getURL() );

}, false );

var ws=plus.webview.currentWebview();

ws.addEventListener("show", function(e){

    console.log( "Webview Showed" );

}, false );

// 创建连接

var conn = new Easemob.im.Connection();

// 初始化连接

conn.init({

    onOpened : function(){

        // mui.toast("成功登录");

        conn.setPresence(); //设置在线状态

        conn.getRoster({

           success : function(roster) {

                console.log(JSON.stringify(roster))

                // 获取当前登录人的好友列表

                for ( var i in roster) {

                  var ros = roster[i]; //好友的对象

                  //ros.name为好友名称

                }

            }

        });

    }

});



mui.plusReady(function(){

    var self = plus.webview.currentWebview().parent();

    var username = self.username;

    var password = self.password;

    console.log("username:"+username+"password:"+password);

    // 打开连接

    conn.open({

        user : username,

        pwd : password,

        appKey : Easemob.im.config.appkey

    });

});[/i]

{

    to: user,  //对方用户名

    message:"加个好友呗"  //对方收到的消息

}

<button id="addfriend" class="mui-btn mui-btn-blue mui-btn-link mui-pull-right">添加</button>

// 添加好友

mui("#addfriend")[0].addEventListener('tap',function(e){

    e.detail.gesture.preventDefault();

    var btnArray = ['确定','取消'];

    mui.prompt('请输入你要添加的好友的用户名：', '手机号', '邀请好友', btnArray, function(e) {

        if (e.index == 0) {

            var user = e.value;

            conn.subscribe({

                to : user,

                message : "加个好友呗"

            });

            mui.toast('邀请发送成功！');

        } else {

            mui.toast('你取消了发送！');

        }

    });



})

需要说明的是如果添加好友是一个单独的页面，或者说所在页面没有和环信建立连接，依然还有进行前面说的三步连接。 

conn.init({

    //收到联系人订阅请求的回调方法

    onPresence : function(message) {

        handlePresence(message);

    }

});



//easemobwebim-sdk中收到联系人订阅请求的处理方法，具体的type值所对应的值请参考xmpp协议规范

var handlePresence = function(e) {

    mui.toast(JSON.stringify(e));

    var user = e.from;

    //（发送者希望订阅接收者的出席信息）

    if (e.type == 'subscribe') {

        mui.confirm('有人要添加你为好友', '添加好友', ['确定','取消'], function(e){

            if (e.index == 0) {

                //同意添加好友操作的实现方法

                conn.subscribed({

                    to : user,

                    message : "[resp:true]"

                });

                mui.toast('你同意添加好友请求');

            } else {

                //拒绝添加好友的方法处理

                conn.unsubscribed({

                    to : user,

                    message : "rejectAddFriend"

                });

                mui.toast('你拒绝了添加好友');

            }

        })

    }

};

{

    "from":"xxxxxxxxxxx",

    "to":"yyyyyyyyyyy",

    "fromJid":"jszblog#musicbox_xxxxxxxxxxx@easemob.com",

    "toJid":"jszblog#musicbox_yyyyyyyyyyy@easemob.com",

    "type":"subscribe",

    "chatroom":false,

    "destroy":false,

    "status":"加个好友呗"



}

这里的xxxxxxxxxxx和yyyyyyyyyyy是电话号码，以为我是用电话作为用户名的，出于隐私保护用字母代替。

[{

    "subscription":"from",

    "jid":"jszblog#musicbox_xxxxxxxxxxx@easemob.com",

    "name":"xxxxxxxxxxx",

    "groups":[]

}]

plus.storage.setItem(key, value);

plus.storage.setItem("roster",JSON.stringify(roster));

plus.storage.getItem(key);

var roster = plus.storage.getItem("roster");

var obj = JSON.parse(roster);

for(var i in obj){

    console.log(obj.name);

}

<script id="test" type="text/html">

    <h1>{{title}}</h1>

    <ul>

        {{each list as value i}}

            <li>索引 {{i + 1}} ：{{value}}</li>

        {{/each}}

    </ul>

</script>

var data = {

    title: '标签',

    list: ['文艺', '博客', '摄影', '电影', '民谣', '旅行', '吉他']

};

var html = template('test', data);

document.getElementById('content').innerHTML = html;

...

<div class="mui-content">

    <!--内容-->

    <ul id="roster-cnt" class="mui-table-view mui-table-view-striped mui-table-view-condensed"></ul>

</div>



<!--模板-->

<script id="roster-tpl" type="text/html">

    {{each roster as value index}}

        <li class="mui-table-view-cell" data-chatname="{{value.name}}">

            <div class="mui-slider-cell">



                <div class="oa-contact-cell mui-table">

                    <div class="oa-contact-avatar mui-table-cell">

                        <img src="http://placehold.it/60x60" />

                    </div>

                    <div class="oa-contact-content mui-table-cell">

                        <div class="mui-clearfix">

                            <h4 class="oa-contact-name">小青年</h4>

                            <span class="oa-contact-position mui-h6">湖北</span>

                        </div>

                        <p class="oa-contact-email mui-h6">

                            {{value.name}}

                        </p>



                    </div>

                </div>

            </div>

        </li>

    {{/each}}

</script>

...

mui.plusReady(function(){

    var roster = plus.storage.getItem("roster");

    // console.log(roster);

    var data = {

        roster: JSON.parse(roster)

    }

    var html = template('roster-tpl', data);

    document.getElementById('roster-cnt').innerHTML = html;

})

<style>

.chat-history-date{ 

    display: block;

    padding-top: 5px;

    text-align: center;

    font-size: 12px;

}

.chat-receiver,.chat-sender{

    margin: 5px;



    clear:both;  

}

.chat-avatar img{

    width: 40px;

    height: 40px;

    border-radius: 50%;

}

.chat-receiver .chat-avatar{



    float: left;

}

.chat-sender .chat-avatar{

    float: right;



}

.chat-content{

    position: relative;

    max-width: 60%;

    min-height: 20px;

    margin: 0 10px 10px 10px;

    padding: 10px;

    font-size:15px;

    border-radius:7px; 

}

.chat-content img{

    width: 100%;

}

.chat-receiver .chat-content{

    float: left; 

    color: #383838; 

    background-color: #f5f5f5;

}

.chat-sender .chat-content{

    float:right;   

    color: #ffffff; 

    background-color: #15b5e9; 

}

.chat-triangle{

    position: absolute;

    top:6px;

    width:0px; 

    height:0px;        

    border-width:8px; 

    border-style:solid;   

}

.chat-receiver .chat-triangle{ 

    left:-16px;

    border-color:transparent #f5f5f5 transparent transparent;      

}

.chat-sender .chat-triangle{ 

    right:-16px;

    border-color:transparent transparent transparent #15b5e9;      

}

</style>



<!--消息最后历史时间-->

<p class="chat-history-date">01:59</p>

<!--接收文本消息-->

<div class="chat-receiver">

    <div class="chat-avatar">

        <img src="../img/chat-1.png">

    </div>

    <div class="chat-content">

        <div class="chat-triangle"></div>

        <span>如果是接受消息，请使用.chat-receiver类，如果是发送消息，请使用.chat-sender，头像是.chat-avatar类，内容是.chat-content类。.chat-content下如果是span标签则为文本消息，若为img标签则为图片消息。</span>

    </div>

</div>

<!--发送文本消息-->

<div class="chat-sender">

    <div class="chat-avatar">

        <img src="../img/chat-2.png">

    </div>

    <div class="chat-content">

        <div class="chat-triangle"></div>

        <span>如果你要修改聊天气泡的背景颜色，请修改.chat-content的background-color和.chat-triangle的border-color</span>

    </div>

</div>

<!--发送图片消息-->

<div class="chat-sender">

    <div class="chat-avatar">

        <img src="../img/chat-2.png">

    </div>

    <div class="chat-content">

        <div class="chat-triangle"></div>

        <img src="../img/test.jpg"/>

    </div>

</div>

/**

 * @description 显示消息

 * @param {String} who 消息来源,可选参数: {params} 'sender','receiver'

 * @param {Object} type 消息类型,可选参数: {params} 'text','url','img'

 * @param {JSON} data 消息数据,可选参数: {params} {{el:'消息容器选择器'},{senderAvatar:'发送者头像地址'},{receiverAvatar:'接收者头像地址'},{msg:'消息内容'}}

 * ('text'和'url'类型的msg是文字，img类型的msg是img地址)

 */

var appendMsg = function(who,type,data) {

    // 生成节点

    var domCreat = function(node){

        return document.createElement(node)

    };



    // 基本节点

    var msgItem = domCreat("div"),

        avatarBox = domCreat("div"),

        contentBox = domCreat("div"),

        avatar = domCreat("img"),

        triangle = domCreat("div");



    // 头像节点

    avatarBox.className="chat-avatar";

    avatar.src = (who=="sender")?data.senderAvatar:data.receiverAvatar;

    avatarBox.appendChild(avatar);



    // 内容节点

    contentBox.className="chat-content";

    triangle.className="chat-triangle";

    contentBox.appendChild(triangle);



    // 消息类型

    switch (type){

        case "text":

            var msgTextNode = domCreat("span");

            var textnode=document.createTextNode(data.msg);

            msgTextNode.appendChild(textnode);

            contentBox.appendChild(msgTextNode);

            break;

        case "url":

            var msgUrlNode = domCreat("a");

            var textnode=document.createTextNode(data.msg);

            if(data.indexOf('http://') < 0){

                data.msg = "http://" + data.msg;

            }

            msgUrlNode.setAttribute("href",data.msg); 

            msgUrlNode.appendChild(textnode);

            contentBox.appendChild(msgUrlNode);         

            break;

        case "img":

            var msgImgNode = domCreat("img");

            msgImgNode.src = data.msg;



            contentBox.appendChild(msgImgNode);

            break;

        default:

            break;

    }



    // 节点连接

    msgItem.className="chat-"+who;

    msgItem.appendChild(avatarBox);

    msgItem.appendChild(contentBox);

    document.querySelector(data.el).appendChild(msgItem);

}

<script id="msg-tpl" type="text/html">

    <div class="chat-{{who}}">

        <div class="chat-avatar">

            <img src="{{avatar}}">

        </div>

        <div class="chat-content">

            <div class="chat-triangle"></div>

            {{if type=="text"}}

                <span>{{msg}}</span>

            {{else if type=="url"}}

                <a href="{{msg}}">{{msg}}</a>

            {{else if type=="img"}}

                <img src="{{msg}}"/>

            {{/if}}

        </div>

       </div>

</script>

/**

 * @description 显示消息

 * @param {String} who 消息来源,可选参数: {params} 'sender','receiver'

 * @param {Object} type 消息类型,可选参数: {params} 'text','url','img'



 * @param {JSON} data 消息数据,可选参数: {params} {{el:'消息容器选择器'},{senderAvatar:'发送者头像地址'},{receiverAvatar:'接收者头像地址'},{msg:'消息内容'}}

 * ('text'和'url'类型的msg是文字，img类型的msg是img地址)

 */

var appendMsg = function(who,type,data){

    var html = template('msg-tpl', {

        who: who,

        type: type,

        avatar: who=='sender'?data.senderAvatar:data.receiverAvatar,

        msg: data.msg

    });

    document.querySelector(data.el).innerHTML += html;

}

appendMsg('sender','text',{

    el: '#msg-list', //消息容器

    senderAvatar: '../img/chat-1.png',  //发送者头像

    receiverAvatar: '../img/chat-2.png', //接收者头像

    msg: '你好' //消息内容

})

/**

 * 消息初始化

 */

var msgInit = {

    el: '#msg-list', //消息容器

    senderAvatar: '../img/chat-1.png',  //发送者头像

    receiverAvatar: '../img/chat-2.png', //接收者头像

}



/**

 * @description 展示消息精简版

 * @param {String} who 消息来源,可选参数: {params} 'sender','receiver'

 * @param {Object} type 消息类型,可选参数: {params} 'text','url','img'

 * @param {Object} msg ('text'和'url'类型的msg是文字，img类型的msg是img地址)

 */

var msgShow = function(who,type,msg){

    appendMsg(who,type,{

        el: msgInit.el,

        senderAvatar: msgInit.senderAvatar,

        receiverAvatar: msgInit.receiverAvatar,

        msg: msg

    });

}

msgShow('sender','text','你好');

<style type="text/css">

footer {

    position: fixed;

    width: 100%;

    height: 50px;

    min-height: 50px;

    border-top: solid 1px #bbb;

    left: 0px;

    bottom: 0px;

    overflow: hidden;

    padding: 0px 50px;

    background-color: #fafafa;

}

.footer-left {

    position: absolute;

    width: 50px;

    height: 50px;

    left: 0px;

    bottom: 0px;

    text-align: center;



    vertical-align: middle;

    line-height: 100%;

    padding: 12px 4px;

}

.footer-right {

    position: absolute;

    width: 50px;

    height: 50px;

    right: 0px;

    bottom: 0px;

    text-align: center;

    vertical-align: middle;

    line-height: 100%;

    padding: 12px 5px;

    display: inline-block;

}

.footer-center {

    height: 100%;

    padding: 5px 0px;

}

.footer-center [class*=input] {

    width: 100%;

    height: 100%;

    border-radius: 5px;

}

.footer-center .input-text {

    background: #fff;

    border: solid 1px #ddd;

    padding: 10px !important;

    font-size: 16px !important;

    line-height: 18px !important;

    font-family: verdana !important;

    overflow: hidden;

}



footer .mui-icon {

        color: #000;

}

footer .mui-icon:active {

    color: #007AFF !important;

}

.footer-right span{

    color: #0062CC;

    line-height: 30px;

}

</style>

<div class="mui-content">

    <div id="msg-list"></div>

</div>

<footer>

    <div class="footer-left">

        <i id='msg-choose-img' class="mui-icon mui-icon-camera" style="font-size: 28px;"></i>



    </div>

    <div class="footer-center">

        <textarea id='msg-text' type="text" class='input-text'></textarea>

    </div>

    <div class="footer-right">

        <span id='msg-send-text'>发送</span>

    </div>

</footer>

// UI控件对象

var ui = {

    content: mui('.mui-content'[0]),

    msgList: mui('#msg-list')[0],

    footer: mui('footer')[0],

    msgChooseImg: mui("#msg-choose-img")[0],

    msgText: mui('#msg-text')[0],

    msgSendText: mui('#msg-send-text')[0]

}

// 发送文本消息

ui.msgSendText.addEventListener('tap',function(){

    sendText();

})



// 发送文本

var sendText = function(){

    var msg = ui.msgText.value.replace(new RegExp('\n', 'gm'), '<br/>');

    var validateReg = /^\S+$/;

    // 获得键盘焦点

    msgTextFocus();

    if(validateReg.test(msg)){

        // 消息展示出来

        msgShow('sender','text',msg);

        // 发送文本消息到环信服务器

        conn.sendTextMessage({

            to: chatName, //用户登录名，SDK根据AppKey和domain组织jid，如easemob-demo#chatdemoui_**TEST**@easemob.com，中"to:TEST",下同

            msg: msg, //文本消息

            type: "chat"

            //ext :{"extmsg":"extends messages"}//用户自扩展的消息内容（群聊用法相同）

        }); 

        // 清空文本框

        ui.msgText.value = '';

        // 恢复输入框高度(因为我们这里是50px，你可以写一个全局变量)

        ui.footer.style.height = '50px';

        // 保持输入状态

        mui.trigger(ui.msgText, 'input', null);

        // 这一句让内容滚动起来

        msgScrollTop();

    }else{

        mui.toast("文本消息不能为空");

    }

}

// 初始化连接

conn.init({

    onOpened : function(){

        //mui.toast("成功登录");

        conn.setPresence();

    },

    // 收到文本消息时的回调函数

    onTextMessage : function(message) {

        // console.log(JSON.stringify(message));

        var from = message.from;//消息的发送者

        var msg = message.data;//文本消息体  

        //mui.toast(msg);

        // 收到文本消息在页面展示

        msgShow('receiver','text',msg);

        msgScrollTop();

    },



    // 收到图片消息时的回调函数

    onPictureMessage : function(message) {

        handlePictureMessage(message);

    }

});

// 获得输入框键盘焦点

var msgTextFocus = function(){

    ui.msgText.focus();

    setTimeout(function() {

        ui.msgText.focus();

    }, 150);

}

// 强制弹出软键盘

var showKeyboard = function() {

    if (mui.os.ios) {

        var webView = plus.webview.currentWebview().nativeInstanceObject();

        webView.plusCallMethod({

            "setKeyboardDisplayRequiresUserAction": false

        });

    } else if(mui.os.android) {

        var Context = plus.android.importClass("android.content.Context");

        var InputMethodManager = plus.android.importClass("android.view.inputmethod.InputMethodManager");

        var main = plus.android.runtimeMainActivity();

        var imm = main.getSystemService(Context.INPUT_METHOD_SERVICE);

        imm.toggleSoftInput(0,InputMethodManager.SHOW_FORCED);

    }

};

html,

body {

    height: 100%;

    margin: 0px;

    padding: 0px;

    overflow: hidden;

    -webkit-touch-callout: none;

    -webkit-user-select: none;

}

.mui-content{

    height: 100%;

    padding: 44px 0px 50px 0px;

    overflow: auto;

    background-color: #eaeaea;

}

#msg-list {

    height: 100%;

    overflow: auto;

    -webkit-overflow-scrolling: touch;

}

// 消息滚动

var msgScrollTop = function(){

    ui.msgList.scrollTop = ui.msgList.scrollHeight + ui.msgList.offsetHeight;

}

// 输入框监听事件

ui.msgText.addEventListener('input', function(event) {

    msgTextFocus();

    ui.footer.style.height = this.scrollHeight + 'px';

});

// 解决长按“发送”按钮，导致键盘关闭的问题；

ui.msgSendText.addEventListener('touchstart', function(event) {

    msgTextFocus();

    event.preventDefault();

});

ui.msgSendText.addEventListener('touchmove', function(event) {

    msgTextFocus();

    event.preventDefault();

});

• 当pika容量在500G时，全量同步一次的时间大概在7个小时左右（千M网卡）
• 运行slotsreload命令每秒钟处理key的数据在万级，所以上面针对过期数据使用支持slot迁移的方式是可行的，已经过线上环境验证。
• 在进行slot迁移时，每秒钟迁移的key数量在200～300之间，当数据量大时，迁移需要花费很长时间，但迁移期间不影响线上业务正常使用。
• codis多连接版本可以提升性能2～3倍，完全释放pika的性能

 # slotmigrate  [yes | no]slotmigrate : yes

• codis-server集群可以在不停机的情况下进行水平扩容
• dbsize命令可以实时获取当前数据库(pika)中key的数量

$ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 9221 config set slotmigrate yes$ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 9221 config set slotmigrate no

127.0.0.1:9221> slotsreload

$ 127.0.0.1:9221> slotsdel 1013 990

# Proxy connections number model with backend server: server/slot, server means only one connection between proxy and backend server, # slot means every slot has one connection between proxy and backend server, default is serverbackend_connection_model=server

• sdk提供aar及gradle方式集成，具体方法查看gradle方式导入aar
• 增加离线推送设置的相关接口，具体方法可查看EMPushManager API文档
• 为了使sdk更简洁易用，修改以及过时了一些api，具体修改查看3.2.3api修改，另外过时的api后续3-5个版本会进行删除
• 优化loadAllConversationsFromDB()方法，从联表查询改为从两个表分别查询，解决在个别乐视手机上执行很慢的问题
• 优化登录模块，减少登录失败的概率
• 鉴于市面上的手机基本都是armeabi-v7a及以上的架构，从这版本开始不再提供普通的armeabi架构的so，减少打包时app的体积

• 小额随机红包
• 增加广告红包（需要使用请单独联系商务）
• 商户后台增加广告红包配置、统计功能
• 商户后台增加修改密码功能

• 绑卡后的用户验证四要素改为验证二要素
• 发红包等页面增加点击空白区域收回键盘的功能
• 群成员列表索引增加常用姓氏以及汉字的支持

• 红包详情页领取人列表展示不全
• 华为P8手机密码框无法获取焦点
• 部分银行卡号输入正确，提示银行卡号不正确
• 红包祝福语有换行符显示不正确
• 修复Emoji表情显示乱码
• 修复商户自主配置红包最低限额错误
• 修复零钱明细显示顺序错误问题

• 新增：实时1v1音视频，设置了对方不在线发送离线推送的前提下，当对方不在线时返回回调，以便于用户自定义离线消息推送
• 更新：SDK支持bitcode
• 更新：SDK使用动态库
• 为了使SDK更简洁易用,过时的API会在后续3~5个版本进行删除

• 小额随机红包
• 商户后台增加修改密码功能

• 绑卡后的用户验证四要素改为验证二要素
• iOS和Android两端UI展示一致性
• 支付流程的优化
• SDK注册流程
• 去掉XIB
• 集成过程的参数检查
• 风险策略

• SDKToken注册失败的问题
• 发红包缺少参数的问题
• 修复Emoji表情显示乱码
• 修复支付密码可能误报出错
• 修复商户自主配置红包最低限额错误
• 修复零钱明细显示顺序错误问题
• 修改抢红包流程为依赖后端数据
• 修复支行信息返回为空时的文案

修复2.2.9升级覆盖2.1.5至2.2.3版本,可能无法登录的bug

增加HttpsOnly参数,允许用户配置,默认设置为YES

SDK支持bitcode

[[EaseMob sharedInstance] registerSDKWithAppKey:@"easemob-demo#chatdemoui" apnsCertName:@"chatdemoui" otherConfig:@{kSDKConfigUseHttps:@YES}];

文章摘要：SaaS 初创公司已经遍及越来越多的国家，其全球化达到了怎样的水平呢？

根据中国人民银行制定的《非金融机构支付服务管理办法》,规定未经中国人民银行批准，任何非金融机构和个人不得从事或变相从事支付业务。

React Native 可以让开发者使用 JavaScript 和 React Native 开发原生 iOS 和 Android 应用，提高开发效率（Learn once, write anywhere）。



React Native Demo 已集成环信 Web IM SDK，并提供即时通讯基本功能，开发者可以直接将该 Demo 集成到您的应用中，立即获得即时通讯的能力。后期将引入热加载功能，无需审核，直接发布。

React Native Demo 支持 iOS 9.0 以上版本，以及 Android 4.1 (API 16)。



注：所有开发调试环境均基于Mac。

iOS Demo 已完成功能： 



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    ◦ 列表及筛选

    ◦ 好友信息展示

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        ◾ 添加好友

• 群组

    ◦ 群组列表

    ◦ 群组成员列表

• 聊天

    ◦ 相机图片消息

    ◦ 本地图片消息

    ◦ emoji消息

    ◦ 普通消息

• 异常状态处理

    ◦ 断线退出到登录页

    ◦ 重复登录退出到登录页

Android Demo 已完成功能： 



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App 的目录结构如下： 



• Containers: 容器 | 页面 | 路由

    ◦ App.js 总入口

        ◾ Redux/ 初始化

        ◾ I18n/ 初始化

        ◾ Config/index.js 系统初始配置

    ◦ RootContainer.js 根容器

        ◾ Navigation/NavigationRouter.js 初始化路由

        ◾ /Config/ReduxPersist 持久化初始化

• Components 常用组件

• I18n 多语言支持

• Images 图片资源

• Lib WebIM初始化

• Navigation: 路由相关

• Redux: actions / reducers

• Sdk: webim-easemobo SDK

{

    // ui相关

    ui: [

        // ui通用：比如loading

        common: {

            fetching:false

        },

        login: {

            username: '',

            password: '',

            isSigned: false,

        },

        register: { },

        contactInfo: { },

    ],

    im: ,

    // 数据实体

    entities: {

        roster: {

            byName: {

                {

                    jid, name, subscription, groups?

                }

            },

            names: ['lwz2'...],

            // 好友列表在此，因为好友列表来源于roster，息息相关

            friends: ,

        },

        // 订阅通知

        subscribe: {

            byFrom: {}

        },

        room: {},

        group: {

            byId: {},

            names: 

        },

        members: {

            byName: ,

            byGroupId: 

        }

        blacklist: {},

        message: {

            byId: {}

            chat: {

                [chatId]: [messageId1, messageId2]

            },

            groupChat: {

                [chatId]: {}

            },

        }

    }

}

[demo] 在demo.html中新增视频聊天及发送视频文件的功能

[sdk] 解决在手机浏览器在后台运行时无法断线重连的问题
[demo] WebIM建群，等待后台建群成功后再拉取群信息并更新UI中的群列表
[demo] WebIM群加人，群主和被添加的群成员均可以收到通知
[demo] WebIM群主将群成员从黑名单移除后，不再回到群成员列表中，而直接被删除

σ(b+∑l=04∑m=04wl,maj+l,k+m)

$cd src

$ipython

>>> import network3

>>> from network3 import Network

>>> from network3 import ConvPoolLayer, FullyConnectedLayer, SoftmaxLayer

>>> training_data, validation_data, test_data = network3.load_data_shared()

>>> mini_batch_size = 10

>>> net = Network([

        FullyConnectedLayer(n_in=784, n_out=100),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(training_data, 60, mini_batch_size, 0.1, 

            validation_data, test_data)

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2)),

        FullyConnectedLayer(n_in=20*12*12, n_out=100),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(training_data, 60, mini_batch_size, 0.1, 

            validation_data, test_data)   

$THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python test.py 

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2)),

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12), 

                      filter_shape=(40, 20, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2)),

        FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(training_data, 60, mini_batch_size, 0.1, 

            validation_data, test_data) 

ReLU(x)=max(0,x)

>>> from network3 import ReLU

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12), 

                      filter_shape=(40, 20, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100, activation_fn=ReLU),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(training_data, 60, mini_batch_size, 0.03, 

            validation_data, test_data, lmbda=0.1)

$ python expand_mnist.py

>>> expanded_training_data, _, _ = network3.load_data_shared(

        "../data/mnist_expanded.pkl.gz")

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12), 

                      filter_shape=(40, 20, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100, activation_fn=ReLU),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(expanded_training_data, 60, mini_batch_size, 0.03, 

            validation_data, test_data, lmbda=0.1)

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12), 

                      filter_shape=(40, 20, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100, activation_fn=ReLU),

        FullyConnectedLayer(n_in=100, n_out=100, activation_fn=ReLU),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(expanded_training_data, 60, mini_batch_size, 0.03, 

            validation_data, test_data, lmbda=0.1)

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12), 

                      filter_shape=(40, 20, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        FullyConnectedLayer(

            n_in=40*4*4, n_out=1000, activation_fn=ReLU, p_dropout=0.5),

        FullyConnectedLayer(

            n_in=1000, n_out=1000, activation_fn=ReLU, p_dropout=0.5),

        SoftmaxLayer(n_in=1000, n_out=10, p_dropout=0.5)], 

        mini_batch_size)

>>> net.SGD(expanded_training_data, 40, mini_batch_size, 0.03, 

            validation_data, test_data)

1. 训练的epoch变成了40.因为dropout减少了过拟合，所以我们不需要60个epoch。
2. 全连接层使用了1000个神经元。因为dropout会丢弃50%的神经元，所以从直觉来看1000个神经元也相当于只有500个。如果过用100个神经元感觉太少了点。作者经过验证发现有了dropout用1000个比300个的效果好。

　环信荣获“杰出新零售客服服务商”大奖

　环信VP程旭文主题演讲《从被动客服到主动营销》

[sdk] 新增 demo.html, 演示如何调用sdk的各种接口

[demo] 创建群组成功之后，立即刷新群组列表，不再等1秒
[sdk] sdk与上层Demo解耦，删除Demo相关代码
[sdk] 删除server不支持的connection.prototype.createRoom

# 设置自变量的值

x = -2; y = 5; z = -4



# “前向”计算f

q = x + y # q becomes 3

f = q * z # f becomes -12



# 从“后”往前“反向”计算

# 首先是 f = q * z

dfdz = q # 因为df/dz = q, 所以f对z的梯度是 3

dfdq = z # 因为df/dq = z, 所以f对q的梯度是 -4

# 然后 q = x + y

dfdx = 1.0 * dfdq # 因为dq/dx = 1，所以使用链式法则计算dfdx=-4

dfdy = 1.0 * dfdq # 因为dq/dy = 1，所以使用链式法则计算dfdy=-4

w = [2,-3,-3] # assume some random weights and data

x = [-1, -2]



# forward pass

dot = w[0]*x[0] + w[1]*x[1] + w[2]

f = 1.0 / (1 + math.exp(-dot)) # sigmoid function



# backward pass through the neuron (backpropagation)

ddot = (1 - f) * f # gradient on dot variable, using the sigmoid gradient derivation

dx = [w[0] * ddot, w[1] * ddot] # backprop into x

dw = [x[0] * ddot, x[1] * ddot, 1.0 * ddot] # backprop into w

# we're done! we have the gradients on the inputs to the circuit

x = 3 # example values

y = -4



# forward pass

sigy = 1.0 / (1 + math.exp(-y)) # 分子上的sigmoid   #(1)

num = x + sigy # 分子                               #(2)

sigx = 1.0 / (1 + math.exp(-x)) # 分母上的sigmoid #(3)

xpy = x + y                                              #(4)

xpysqr = xpy**2                                          #(5)

den = sigx + xpysqr # 分母                        #(6)

invden = 1.0 / den                                       #(7)

f = num * invden # done!                                 #(8)

# backprop f = num * invden

dnum = invden # gradient on numerator                             #(8)

dinvden = num                                                     #(8)

# backprop invden = 1.0 / den 

dden = (-1.0 / (den**2)) * dinvden                                #(7)

# backprop den = sigx + xpysqr

dsigx = (1) * dden                                                #(6)

dxpysqr = (1) * dden                                              #(6)

# backprop xpysqr = xpy**2

dxpy = (2 * xpy) * dxpysqr                                        #(5)

# backprop xpy = x + y

dx = (1) * dxpy                                                   #(4)

dy = (1) * dxpy                                                   #(4)

# backprop sigx = 1.0 / (1 + math.exp(-x))

dx += ((1 - sigx) * sigx) * dsigx # Notice += !! See notes below  #(3)

# backprop num = x + sigy

dx += (1) * dnum                                                  #(2)

dsigy = (1) * dnum                                                #(2)

# backprop sigy = 1.0 / (1 + math.exp(-y))

dy += ((1 - sigy) * sigy) * dsigy                                 #(1)

# done! phew

# forward pass

W = np.random.randn(5, 10)

X = np.random.randn(10, 3)

D = W.dot(X)



# now suppose we had the gradient on D from above in the circuit

dD = np.random.randn(*D.shape) # same shape as D

dW = dD.dot(X.T) #.T gives the transpose of the matrix

dX = W.T.dot(dD)

[思路网注]程旭文分享了包括国美在线、楚楚街、金融界等很多环信客户在营销领域的应用。怎样做营销投放，再回到针对用户环节的营销、客服怎样使得这个环节可以做到闭环。

图为环信VP副总裁程旭文

• 与同事聊天时，将鼠标放在“客服同事”列表中同事的昵称上，可以查看该同事的真实姓名；


• 转接会话时，将鼠标放在“转接会话”对话框中同事的昵称上，可以查看该同事的真实姓名。

• 全天接会话：访客发起会话时，由机器人接待。


• 上班时间客服全忙以及下班时间接会话：在上班时间，访客发起会话时，如果客服全忙，会话由机器人接待；在下班时间，访客发起会话时，由机器人接待。


• 仅下班时间接会话：在下班时间，访客发起会话时，由机器人接待。

• 为工作日（周一至周五）和周末（周六、周日）设置不同的上下班时间段（如下图）


• 为工作日的上午、下午设置不同的上下班时间段


• 以星期为周期，自定义每天的上下班时间

• 分配给客服时，新会话直接进入客服的进行中会话列表。


• 分配给技能组时，如果技能组内有空闲客服，新会话进入空闲客服的进行中会话列表；如果技能组内客服全忙，新会话进入该技能组的待接入会话列表。

• 当访客昵称有效时（访客昵称和ID不一致），假设访客昵称为Jon，该访客收到的问候语为“Jon，您好，很高兴为您服务！”


• 当访客昵称无效时（访客昵称和ID一致），访客收到的问候语为“亲，您好，很高兴为您服务！”

• 当提醒次数设置为1次时，访客在待接入排队时长达到“排队超时提醒时间”时，系统发送“超时提示语”给访客；


• 当提醒次数设置为多次时（例如3次），访客在待接入排队时长达到“排队超时提醒时间”时，系统发送“超时提示语”给访客，之后，当每次达到“排队提醒间隔”设定的时长，系统再次发送“超时提示语”给访客，直到会话被客服接起，或达到“提醒次数”。

• 场景一：使用默认配置（不指定）。会话经过默认机器人转接人工客服时，按照原有会话路由规则分配给对应的技能组或客服。


• 场景二：设置转人工指定某个技能组。会话经过默认机器人转接人工客服时，都转给指定的技能组。

• 为每个新创建的机器人指定不同的技能组。这样，会话经过机器人转接人工客服时，将分配给指定的技能组，从而实现机器人绑定技能组功能。

• 添加到推荐知识规则：如果存在相似度高的知识规则，系统会将其展示为“推荐知识规则”，选择该知识规则，并点击“添加”按钮即可；


• 将问句添加到现有知识规则：选择“将问句添加到现有知识规则”，系统展示现有知识规则列表，您可以选择并添加该问句到任一知识规则；


• 创建新知识规则并添加此问句：选择“创建新知识规则并添加此问句”，系统自动为该问句创建一条知识规则，请您手动为该问句添加对应答案（如果知识规则中没有答案，机器人会回复空消息）。

• 第一步：本地新建一张环信用户表，字段有id(app本地的userId)、昵称、头像url，至于用什么数据库自己决定；
• 第二步：写上环信用户表的query、insert和update操作；
• 第三步：在EMClient.getInstance().login()的onSuccess()方法内使用insert插入自己的userId、昵称和头像url数据到数据表去，当然，如果已经插入过就update，要始终保持数据是最新的，因为你自己的可能会改变昵称和头像；
• 第四步：在进入环信的 ChatActivity.class 之前跟第三步一样保存你要聊天的对象的userId、昵称和头像url，同样的也是每次都要保存一下，防止聊天对象的昵称和头像不是最新的；
• 第五步：如果基于官方demo的 在DemoHeler.class的getUseriInfo()方法里改为如下：

private EaseUser getUserInfo(String username) {

      EaseUser user = null;

        UserInfoForEM userInfoForEM = DBUtil.findUserInfoForEM(username);

        if (null != userInfoForEM) {

            user = new EaseUser(username);

            user.setAvatar(userInfoForEM.getUserHeadPhoto());

            user.setNick(userInfoForEM.getNickName());

        }

        return user;

    }

EaseUI.getInstance().setUserProfileProvider(new   EaseUI.EaseUserProfileProvider() {

    @Override

    public EaseUser getUser(String username) {

        EaseUser user = null;

        UserInfoForEM userInfoForEM = DBUtil.findUserInfoForEM(username);

        if (null != userInfoForEM) {

            user = new EaseUser(username);

            user.setAvatar(userInfoForEM.getUserHeadPhoto());

            user.setNick(userInfoForEM.getNickName());

        }

        return user;

    }

});

本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第四篇。

目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。

σ(b+∑l=04∑m=04wl,maj+l,k+m)

$cd src

$ipython

>>> import network3

>>> from network3 import Network

>>> from network3 import ConvPoolLayer, FullyConnectedLayer, SoftmaxLayer

>>> training_data, validation_data, test_data = network3.load_data_shared()

>>> mini_batch_size = 10

>>> net = Network([

        FullyConnectedLayer(n_in=784, n_out=100),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(training_data, 60, mini_batch_size, 0.1, 

            validation_data, test_data)

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2)),

        FullyConnectedLayer(n_in=20*12*12, n_out=100),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(training_data, 60, mini_batch_size, 0.1, 

            validation_data, test_data)  

$THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python test.py 

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2)),

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12), 

                      filter_shape=(40, 20, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2)),

        FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(training_data, 60, mini_batch_size, 0.1, 

            validation_data, test_data) 

ReLU(x)=max(0,x)

>>> from network3 import ReLU

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12), 

                      filter_shape=(40, 20, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100, activation_fn=ReLU),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(training_data, 60, mini_batch_size, 0.03, 

            validation_data, test_data, lmbda=0.1)

$ python expand_mnist.py

>>> expanded_training_data, _, _ = network3.load_data_shared(

        "../data/mnist_expanded.pkl.gz")

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12), 

                      filter_shape=(40, 20, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100, activation_fn=ReLU),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(expanded_training_data, 60, mini_batch_size, 0.03, 

            validation_data, test_data, lmbda=0.1)

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12), 

                      filter_shape=(40, 20, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        FullyConnectedLayer(n_in=40*4*4, n_out=100, activation_fn=ReLU),

        FullyConnectedLayer(n_in=100, n_out=100, activation_fn=ReLU),

        SoftmaxLayer(n_in=100, n_out=10)], mini_batch_size)

>>> net.SGD(expanded_training_data, 60, mini_batch_size, 0.03, 

            validation_data, test_data, lmbda=0.1)

>>> net = Network([

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 1, 28, 28), 

                      filter_shape=(20, 1, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        ConvPoolLayer(image_shape=(mini_batch_size, 20, 12, 12), 

                      filter_shape=(40, 20, 5, 5), 

                      poolsize=(2, 2), 

                      activation_fn=ReLU),

        FullyConnectedLayer(

            n_in=40*4*4, n_out=1000, activation_fn=ReLU, p_dropout=0.5),

        FullyConnectedLayer(

            n_in=1000, n_out=1000, activation_fn=ReLU, p_dropout=0.5),

        SoftmaxLayer(n_in=1000, n_out=10, p_dropout=0.5)], 

        mini_batch_size)

>>> net.SGD(expanded_training_data, 40, mini_batch_size, 0.03, 

            validation_data, test_data)

• 训练的epoch变成了40.因为dropout减少了过拟合，所以我们不需要60个epoch。
• 全连接层使用了1000个神经元。因为dropout会丢弃50%的神经元，所以从直觉来看1000个神经元也相当于只有500个。如果过用100个神经元感觉太少了点。作者经过验证发现有了dropout用1000个比300个的效果好。

def feedforward(self, a):

"""Return the output of the network if a is input."""

for b, w in zip(self.biases, self.weights):

a = sigmoid(np.dot(w, a)+b)

return a

# sizes = [784, 30, 10]

def __init__(self, sizes):

self.num_layers = len(sizes)

self.sizes = sizes

self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in sizes[1:]]

self.weights = [np.random.randn(y, x)for x, y in zip(sizes[:-1], sizes[1:])]

class Network(object):

  def update_mini_batch(self, mini_batch, eta):

    # mini_batch是batch大小，eta是learning rate



    nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases]

    # 构造和self.biases一样大小的向量，比如前面的例子 sizes=[784,30,10]，则

    # nabla_b是两个向量，大小分别是30和10



    nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights]

    # 构造和self.weights一样大小的矩阵，比如前面的例子 sizes=[784,30,10]，则

    # nabla_w是两个矩阵，大小分别是30*784和10*30



    for x, y in mini_batch: #对于每个训练样本x和y

 delta_nabla_b, delta_nabla_w = self.backprop(x, y)

 # 用backprop函数计算损失函数对每一个参数的偏导数。

 # backprop函数下面会详细讲解



 nabla_b = [nb+dnb for nb, dnb in zip(nabla_b, delta_nabla_b)]

 # 把返回的对b偏导数累加到nabla_b中



 nabla_w = [nw+dnw for nw, dnw in zip(nabla_w, delta_nabla_w)]

 # 把返回的对w的偏导数累加到nabla_w中



    self.weights = [w-(eta/len(mini_batch))*nw

  for w, nw in zip(self.weights, nabla_w)]

    # 计算完一个batch后更新参数w



    self.biases = [b-(eta/len(mini_batch))*nb

 for b, nb in zip(self.biases, nabla_b)]

    # 更新b

...

 def backprop(self, x, y):

    # 输入是x和y，返回损失函数C对每个参数w和b的偏导数

    # 返回的格式是两个元组，第一个是b的偏导数，第二个是w的。

    nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases]

    # 构造和self.biases一样大小的向量，比如前面的例子 sizes=[784,30,10]，则

    # nabla_b是两个向量，大小分别是30和10



    nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights]

    # 构造和self.weights一样大小的矩阵，比如前面的例子 sizes=[784,30,10]，则

    # nabla_w是两个矩阵，大小分别是30*784和10*30



    # feedforward

    activation = x

    activations = [x] # 用一个list保存所有层的激活，下面backward会有用的

    zs =  # 同样的用一个list保存所有层的加权累加和z，下面也会用到。



    #下面这段代码在feedward也有，不过那里是用来predict用的不需要保存zs和activations

    for b, w in zip(self.biases, self.weights):

 z = np.dot(w, activation)+b

 zs.append(z)

 activation = sigmoid(z)

 activations.append(activation)



   # backward pass

  #1. 首先计算最后一层的错误delta，根据公式BP1，它是损失函数对a_L的梯度乘以σ'(z_L)

    #  sigmoid_prime就是σ'(z_L)，而∂C/∂a_L就是函数cost_derivative，对于MSE的损失函数，

    #  它就是最后一层的激活activations[-1] - y

    delta = self.cost_derivative(activations[-1], y) * \

 sigmoid_prime(zs[-1])

    # 2. 根据公式BP3,损失对b的偏导数就是delta

    nabla_b[-1] = delta

    # 3. 根据公式BP4,损失对w的偏导数时delta_out * activation_in

    #  注意，我们的公式BP4是elementwise的，我们需要写成矩阵向量的形式

    #  那怎么写呢？我们只需要关心矩阵的大小就行了。

    #  假设最后一层有m(10)个神经元，前一层有n(30)个，

    #  则delta是10*1, 倒数第二层的激活activations[-2]是30*1

    #  我们想求的最后一层的参数nabla_w[-1]是10*30，那么为了能够正确的矩阵乘法，

    #  只要一种可能就是 delta 乘以 activations[-2]的转置，其实也就是向量delta和activations[-2]的外积

    nabla_w[-1] = np.dot(delta, activations[-2].transpose())



    # 接下来从倒数第二层一直往前计算delta，同时也把对w和b的偏导数求出来。

    # 这里用到一个比较小的trick就是python的下标是支持负数的，-1表示最后一个元素，-2是倒数第二个

    # l表示倒数第l层，2就表示倒数第2层，num_layers - 1就表示顺数第2层（也就是第1个隐层）

    # 比如我们的例子：sizes=[784, 30, 10]，那么l就是从2到3（不包含3），l就只能是2，页就是第1个（也是唯一的一

    # 个）隐层   

    for l in xrange(2, self.num_layers):

 # 倒数第l层的z

 z = zs[-l]

 # 计算σ'(z_l)

 sp = sigmoid_prime(z)

 # 根据BP2，计算delta_l,注意weights[-l+1]表示倒数第l层的下一层

 delta = np.dot(self.weights[-l+1].transpose(), delta) * sp

 # 同上，根据BP3

 nabla_b[-l] = delta

 # BP4，矩阵乘法参考前面的说明

 nabla_w[-l] = np.dot(delta, activations[-l-1].transpose())

    return (nabla_b, nabla_w)

SDK满足apple ATS的要求

删除好友逻辑的修改(增加是否删除会话选项)

修复呼叫时对方不在线，不能正确显示通话结束原因的问题

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属于21世界的新工匠，应该是懂得关心他人、知道感恩、能为别人着想的人，是能够说“好的，明白了，请交给我来做”的人，也就是拥有一流人品、“会好好做事”的匠人。



一流的匠人，人品比技术更重要。



《匠人精神》秋山利辉

如今，客户中心的“手艺人”们，有了自己的节日：中国客户管理人节（China Customer Care & Service Professionals Day），定于毎年10月第三周的周二，这一天惯例举办客户世界年度大会，颁发“金耳唛杯”中国最佳客户中心奖项！我们为自己代言，我们向社会发声，我们为中国服务的进步而努力！

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2015年，市场上的热词是：融资、D轮、A轮、万亿市场……

2016年，市场的热词成为：裁员、资本寒冬、万亿市场……

为争夺互联网新格局制高点、行业No1以及中国企业服务这万亿市场，Saas、Paas、Caas服务的创业者们不断涌现。但是他们的创业路却不尽相同。

• “那为什么当时不找个靠谱的招聘公司，不找个办事效率高的代理注册公司？”


• “12年的时候招聘公司就那么几家，注册公司有那沟通的时间，都不如自己跑！”

聊天室列表支持分页获取

EMOption中usingHttps默认为YES

修复Lite版本SDK编译warning的问题

• 新增设置音视频参数及呼叫时对方离线是否发推送的接口
• 新增修改群描述的接口；
• 删除好友时的逻辑修改： 删除好友增加接口，根据参数是否删除消息； 被动被删除时不再删除会话消息， 用户需要删除会话及消息时可以在onContactDeleted()中调用EMClient.getInstance().chatManager().deleteConversation(username, true)。

• 修复3.2.1版本中某些情况下心跳比较频繁的问题，节约流量电量，建议升级到最新版本；
• 修复呼叫时对方不在线，不能正确显示通话结束原因的问题；
• 修复某些特殊情况下获取群成员列表时crash的问题；
• 修复某些特殊情况下退出时crash的问题；

• demo中增加音视频参数设置页；

1.GNU风格的版本号命名格式: 主版本号.子版本号.修正版本号 (新版本规则的1.4.5 = 旧版本规则的1.1.4.5)

2.【DEMO】好友之间可以通过webrtc进行视频聊(仅支持 https + Webkit浏览器)
 
3.【DEMO】支持同一账号最多8个标签页登录 `isMultiLoginSessions:true`
 
4.【DEMO】http访问加入ip策略功能,防止DNS劫持 `isHttpDNS:true`
 
5.【DEMO】新增两种安装引用方式（具体引用方式，请参考集成方式）

• 添加 `<script>` 标签，并通过WebIM命名空间访问websdk
• NPM（websdk 已经发布到NPM），先require，再访问WebIM

1.【SDK】 解散群组不更新UI
 
2.【SDK】 修复了发送cmd消息成功后无法调用回调函数的bug