微信小程序获取链接https://imglianou.olf.com.cn/gain/barcode?qrcode=31325457595577270里qrcode的值

在微信小程序中，你可以使用`URLSearchParams`对象来获取链接中的参数值。下面是一个示例代码：

// 假设链接为 https://imglianou.olf.com.cn/gain/barcode?qrcode=31325457595577270
let url = 'https://imglianou.olf.com.cn/gain/barcode?qrcode=31325457595577270';

// 创建 URLSearchParams 对象
let params = new URLSearchParams(new URL(url).search);

// 获取 qrcode 参数的值
let qrcode = params.get('qrcode');

console.log(qrcode); // 输出: 31325457595577270

在上述示例中，我们使用了`URLSearchParams`对象来解析链接中的查询参数。通过创建`URLSearchParams`对象并传入链接的查询部分(`search`)，我们可以使用`get`方法来获取指定参数(`qrcode`)的值。

请注意，在微信小程序中，由于环境限制，部分 JavaScript 对象和方法可能无法直接使用，你可能需要进行适当的转换或调整。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

SELECT SUM(play_long) FROM olf_items_watch WHERE area_code = '1701hw000003' AND sum_time = '2023-03-21 00:00:00'优化

这个问题需要对数据库进行优化，具体的优化方法需要根据具体的情况进行分析和实施。一般来说，可以考虑以下几个方面来进行优化：

1. 索引优化：对于经常被查询的字段，可以创建索引来提高查询效率。

2. 数据库表结构优化：可以考虑对表结构进行优化，比如拆分大表、合并小表等。

3. 查询语句优化：可以通过优化查询语句来提高查询效率，比如避免使用子查询、避免使用不必要的连接等。

4. 数据库参数优化：可以通过调整数据库参数来提高查询效率，比如调整缓存大小、调整并发连接数等。

总之，优化数据库查询需要综合考虑多个方面，具体的优化方法需要根据具体的情况进行分析和实施。

基于MATLAB的正交拉丁方置乱算法图像加解密代码

以下是基于MATLAB的正交拉丁方置乱算法图像加解密代码：

加密部分：

% 加密
function encrypted_image = olf_encrypt(image, n)
    % 转成灰度图像
    if size(image, 3) == 3
        image = rgb2gray(image);
    end

    % 获取图像大小
    [m, n] = size(image);

    % 计算正交拉丁方置乱矩阵
    P = latin_square(n);

    % 将图像分割成 n x n 的小块
    blocks = mat2cell(image, repmat(n, 1, m/n), repmat(n, 1, n/n));

    % 对每个小块进行置乱
    permuted_blocks = cellfun(@(block) P*block*P', blocks, 'UniformOutput', false);

    % 拼接置乱后的小块
    encrypted_image = cell2mat(permuted_blocks);
end

% 生成正交拉丁方置乱矩阵
function P = latin_square(n)
    % 生成初始矩阵
    P = zeros(n);
    P(1,:) = 1:n;

    % 递推生成正交拉丁方置乱矩阵
    for i = 2:n
        P(i,:) = circshift(P(i-1,:), [0 1]);
    end
end

解密部分：

% 解密
function decrypted_image = olf_decrypt(image, n)
    % 获取图像大小
    [m, n] = size(image);

    % 计算正交拉丁方置乱矩阵
    P = latin_square(n);

    % 将图像分割成 n x n 的小块
    blocks = mat2cell(image, repmat(n, 1, m/n), repmat(n, 1, n/n));

    % 对每个小块进行解密
    decrypted_blocks = cellfun(@(block) P'*block*P, blocks, 'UniformOutput', false);

    % 拼接解密后的小块
    decrypted_image = cell2mat(decrypted_blocks);
end

使用方法：

% 读取原始图像
image = imread('lena.png');

% 加密
encrypted_image = olf_encrypt(image, 8);

% 保存加密后的图像
imwrite(encrypted_image, 'lena_encrypted.png');

% 解密
decrypted_image = olf_decrypt(encrypted_image, 8);

% 保存解密后的图像
imwrite(decrypted_image, 'lena_decrypted.png');

注意：上述代码仅供参考，实际使用时需要根据具体需求进行修改和优化。