支付宝即将支持 Firefox

支付宝正式发布对Firefox的支持环境,包括自动安装功能及安全控件。支持Windows平台的Firefox 1.5、2.0、3.x版本。Linux平台的支持正在内部测试中。同时,淘宝工程师针对Firefox开发了旺旺协议插件。

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来自支付宝官方 Blog 支付志 的信息。

首先预祝大家中秋节快乐! 在下周,支付宝(中国)网络技术有限公司(Alipay.com)将正式发布针对 Firefox (火狐浏览器) 的支持环境。

可能还有用户记得,支付宝在 2007 年 7 月 31 日发布了一则《关于关闭 Firefox 等浏览器访问支付宝网站权限的通知》,这是出于安全方面的考虑不得不做出痛苦的决定,当时也引起了很多热心用户的关注。很多用户可能忽略了其中的一句话:

我们也会尽快解决 Firefox 与支付宝安全控件的兼容问题...

这是支付宝对 Firefox 用户的承诺。这一年多来,我们一直没有忘记这一承诺,也没有无视来自 Firefox 用户的更强烈呼声,我们一直在努力。可爱的工程师进行了艰苦的技术攻关,解决了众多技术难题。在进行了相对比较长的内部测试之后,我们终于可以宣布支付宝支持 Firefox 了!

功能说明
目前支付宝对 Firefox 支持的说明:
  • 支持 Windows 平台的 Firefox ,支持版本:Firefox 1.5、2.0、3.x;届时还将提供自动安装功能,现在准备尝试的用户可以到 Mozilla 站点上下载支付宝安全控件(AliPay Security Control)(也欢迎广大 Firefox 爱好者在留言中给我们提一些反馈意见);
  • 目前在 Windows 平台下的 Firefox 下暂时还不提供对安全证书的支持,但是对安全证书的支持已经提上日程;
  • 对 Linux 平台下 Firefox 的支持已经在内部测试中,预期近期内即可发布;

小贴士:对于重度 Linux 用户,网银是个老大难的问题。这里提供一个小窍门:申请一下支付宝的卡通,在 Windows 上一次设置好,每次需要充值或提现的时候就可以再不用特地打开个 Windows 虚拟机了。

此外,支付宝也从淘宝获悉,淘宝的工程师针对 Firefox 的旺旺协议也开发了相关插件。届时,用户能够在 Firefox 下实现完整的购物流程。

更大的想象空间

支付宝对 Firefox 的支持目标远不止于此,这里引用一段来自工程师的话:

在Firefox插件的研发过程中,我们也注意到,类似 ActiveX 的技术是所有的浏览器都支持的。也就是说,"支付宝安全控件"可以在几乎所有的浏览器上实现。但是,ActiveX 的 object 标签只被 IE 所支持,而非 IE 的所有浏览器,却支持相同的插件标准。换句话说,我们目前所开发的 Firefox 插件,未做任何修改,就可以较正常运行在苹果的 Safari,和 Google 的 Chrome 浏览器上。经过分析发现,除了接口方案稍有区别,其大体的结构,还有页面的Embed 标签等都是兼容的,相信经过后续的改进,为 Firefox 所开发的安全控件和所修改的页面,只花很小的代价就可以运行在苹果和谷歌的浏览器上,为支付宝赢得更多的关注和更多的客户。

这是支付宝的一小步,也是支付宝的一大步,相信也是中国电子商务的一个进步!

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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