支付宝支付

支付宝进行支付时,有两个url需要填写,一个是同步的跳转url,一个是异步的通知url。

1.跳转url(通过return_url设定)

支付时,会先跳转到支付宝支付页面,在这个页面支付成功后,页面会跳转到return_url设定的这个页面,当然是get方式,并且会添加一些数据。

 

2.异步通知(通过notify_url设定)

支付成功时,支付宝服务器会通知商户服务器,当然这个是由支付宝直接请求的商户服务器,用户是看不到的,这个请求是通过post方式

 

为什么要两种方式?

如果只有跳转url,那么由于支付成功到跳转前还会有一段时间(虽然很短),如果用户在这期间关闭了支付页面,那么就无法在跳转页面上来处理订单了。

所以用户要同时在通知url里也处理一下订单。

 

如果只有异步通知,那么用户就只能停留在支付页面,使用上不友好。

 

另外从支付形式上来看有直接支付,还有扫码支付。

扫码支付是在即时支付的基础上做成了,区别也很小,只要多传一个参数【qr_pay_mode】就可以,另外再异步通知里也会多个参数【business_scene】它的值为【qrpay】

可以参考一下资料

https://cshall.alipay.com/support/help_detail.htm?help_id=486063

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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