电脑上无法打开小程序，自从更新了3.9版本微信我的小程序一直处于打不开状态，一打开就是白屏显示，能不能帮我处理一下。 我也看了其他问题，你们运营专员给的解决问题QQ群根本进不去，申请多少次也不让进，问题就这样丢着不处理嘛！

做的是一个校园跑腿类的，有个校友认证的流程，认证才能在小程序内进行发言、接单、下单等操作。校友认证收集了[姓名、性别、手机号、学生证] 但是新的审核有【非学校官方和教育部门涉及收集认证学生信息，属于收集用户隐私违规】的问题，校友认证是用户要求净化环境产生的，如果没有认证这一步，确实不好净化环境。 请问，如果在用户认证后，平台审核认证的阶段，通过认证则进行学生证信息的删除，不通过则删除收集的信息，能否通过审核？ 或者跳转到外部审核？还是没解？

云开发web端调用SDK，CDN 地址：https://res.wx.qq.com/open/js/cloudbase/1.0.0/cloud.js，cloud.init()初始化后使用数据库返回错误码：errCode: -501023 permission denied | errMsg: Unauthenticated access is denied 有大佬遇到过吗，求教 [图片] [图片]

QQ小程序的代码（备注：本人使用的是web sdk。云开发资源是在微信小程序开发工具里面开通的，但是腾讯云cloudbase里面可以进行查看和配置）： 参考：https://docs.cloudbase.net/api-reference/webv2/adapter.html#di-2-bu-pei-zhi-an-quan-ying-yong-lai-yuan import cloudbase from "./utils/outer/cloudbase.full.1.4.1.js"; import adapter from './utils/outer/cloudbase-adapter-qq_mp.js'; App({ //已经参考https://docs.cloudbase.net/api-reference/webv2/adapter.html#di-2-bu-pei-zhi-an-quan-ying-yong-lai-yuan   onLaunch: function () {     cloudbase.useAdapters(adapter);     cloudbase.init({       env: 'envid',       appSign: 'appSign',       appSecret: {         appAccessKeyId: '1',         appAccessKey: '666fd52'       }     })     const db = cloudbase.database();     db.collection("articles").where(       {_id:"articleID"}     ).get().then(res=>{       console.log(res)     });   } }) 最后报错：{code: "DATABASE_PERMISSION_DENIED", message: "Permission denied", requestId: "13128a9ea14d1"}

[图片] 等了5分钟，这个在格式化啥

请问以下功能是通过什么api实现的 [图片]

[图片] 好不容易凑出一个貌似通过的，这东西博大精深，只能依样画葫芦。怎么把pipeline里的2个match并成一个？ 一个条件外部传入event.taskid，另一个是两表连接。 写成sql，类似： select 这里略过 from roster left join bill on roster._id=bill.rosterid where roster.taskid=event.taskid

如题，我现在开发了一个微信小程序，使用了云开发的云函数和云数据库。现在有很多人反馈想要一个QQ小程序版，我看到有说法QQ小程序接受微信小程序的转换，我自己试了一下，目前云函数会报错。我不太确定是QQ小程序不能使用微信小程序的云函数还是我自己操作有误……望解答！谢谢

目前微信云开发项目已经上线，请问如何迁移到QQ小程序中呢？ 下载了QQ开发工具，没发现有云开发，是不是暂不支持？ 如果是的话， 大概什么时间会支持云开发呀。

谷歌在上海开发者大会（GDD）上，介绍了基于微信小程序的 TensorFlow.js 插件，该插件可帮助开发者将机器学习能力简洁地带到小程序里，它的识别类型包括图像、语音、文字等。现在，机器学习的能力在小程序中应用十分广泛，为各类行业带来了便利。 你认为谷歌TensorFlow.js 带来的机器学习能力，还可以运用在小程序的哪些场景中呢？