要啟用發微信公眾的開發者模式需要具備哪些知識？

我們應該以開發者模式獨立開發一個官方賬號。

來

你應該具備什么知識是一個大問題。首先你要做一個會畫原型，會設計頁面，會開發前端，會開發后臺，會配置服務器的人。這些你都懂，基本可以自己做官方賬號的開發。

官方賬號的開發有標準的開發文檔，做過開發的普通技術人員基本都能搞定。但是，普通技術人員只能做某一部分，他們可以不要說什么，但是時間和人力成本太高了。社會化分工講究合作，你一個人全做了，不合適。

再者，你要開發的項目是什么，有多復雜，跟開發人員的技術水平有關系。讓s只是說培訓學校基本上三個月后就可以工作了，做好要好幾年。

在我看來，至少要具備官方賬號的運營能力。比如官方賬號的應用，內容的制作排版等。當然你得知道這個東西怎么做！

首先進入官方賬號的pc端，點擊功能中的高級功能。然后，進入開發模式，點擊開發者鍵，填寫借口配置信息，這需要你有自己的服務器資源。然后點擊090的平臺功能看到接口地址和令牌，復制上一步需要填寫的地方點擊提交。這就完成了可展模式的開啟。

你需要的知識和技術取決于你打開開發者模式后需要什么功能，也可以連接微閱讀器之類的第三方接口。在這樣一個平臺上提供的開發者插件接口上開發就沒那么復雜了！

有人說AI颶風將至，那么如何才能成為乘風直上九天的開發者呢？

近年來，隨著大數據的發展，人工智能受到越來越多的關注。目前，機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學等人工智能領域的細分方向得到了越來越多的應用，整個IT行業對人工智能人才的需求也呈現出不斷增加的趨勢，因此目前人工智能人才的薪酬相對較高。

現在很多傳統開發領域的開發者(Web開發，移動互聯網開發等。)想向人工智能領域轉型。對于這些開發者來說，他們可以遵循以下路線:

第一:從大數據入手。大數據是人工智能的基礎。對于機器學習來說，首先要做的就是數據收集和數據整理。相比人工智能，大數據相對容易上手。大數據的學習側重于數據分析領域，從數據分析過渡到機器學習非常容易。學習數據分析要從算法設計和編程語言兩方面入手。一個好的建議是學習Python，然后使用PythonsNumpy，Scipy，Matplotlib，pandas，Sympy等庫來完成一系列的數據分析任務。看幾個小例子:

第二:從大數據過渡到機器學習。掌握了一定的大數據知識后，就可以從大數據過渡到機器學習，因為通過機器學習進行數據分析是目前比較流行的，現在很多AI程序員都是從大數據轉來的。機器學習的學習內容包括算法設計、算法訓練、算法驗證、算法應用等。可以從機器學習算法入手，如kNN、決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機等常用算法，然后通過實驗實現和驗證算法。看一個強化學習的描述性過程:

第三:充分開展AI的研究。目前AI的知識結構包括自然語言處理、自動推理、機器學習、知識表示、計算機視覺和機器人學六個部分。要了解這些內容，就要對AI有一個整體的了解，然后選擇越來越深入。看看two"概率推理與數學算法；

最后，如果你覺得自己學習AI有很大困難，那么讀研是個不錯的選擇。

大數據和人工智能是我的主要研究方向。目前也在指導相關領域的研究生。對大數據和人工智能感興趣的朋友可以關注我，相信會有所收獲。

如果你對人工智能有什么疑問，也可以咨詢我，謝謝！

1.顛覆性思維，回歸用戶需求原點。

2.場景驅動創新，找到新的場景就會打開一片藍海。

3.大道至簡，最好的交互可能不需要UI。

以上僅為個人觀點。