31、使用 Apple Pay 接受付款的全面指南

Apple Pay接受付款全面指南

使用 Apple Pay 接受付款的全面指南

1. Apple Pay 简介

Apple Pay 自推出以来,以前所未有的势头推动了近场通信(NFC)支付的发展。如今,苹果进一步允许开发者在其应用程序中使用 Apple Pay 接受实物商品的付款,这一功能已被优步(Uber)和星巴克(Starbucks)等公司成功采用。

2. Apple Pay 与其他支付系统对比

在普通的电子商务交易中,有多种完成支付的方式:
|支付方式|特点|适用场景|
| ---- | ---- | ---- |
|一站式购物|购物车服务器后端软件处理订单提交表单,并与商家网关同步连接以提交付款,交易的通过或失败结果通过同一连接返回给浏览器|使用成熟商家网关(如 Authorize.Net、Worldpay、Stripe 等)的商店|
|离线卡处理|购物车后端捕获信用卡信息并安全存储,然后异步处理订单|高流量网站(如亚马逊),或订单不能立即发货,需在商品发货后才刷卡的情况|
|委托商家支付界面|后端仅验证输入,然后将用户重定向到 PayPal 等支付中介,用户完成交易后,PayPal 会向网站发送回调以完成交易|信任度较低、知名度较小的小商店,或不想处理商家账户管理麻烦的商店|

使用移动设备应用程序进行支付时,如果采用上述方法,需要像服务器那样进行设置。但这些收集用户信用卡信息的系统存在责任问题,因为无法确定处理数据的代理、应用程序或 API 是否安全,且信用卡信息在传输过程中可能被第三方窃取。而 Apple Pay 则避免了直接处理信用卡信息。

苹果推出应用内购买功能,允许开发者为应用的虚拟商品(如扩展功能或高

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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