ios端支付宝问题一二备注

ios使用支付宝支付,很简单,看支付宝的demo便可.不便的是支付回调后的处理,支付宝没给出类似其他第三方集成平台的分类处理demo.

说说使用ios端支付遇到的问题;

1,旧版本的支付宝,一直验证不通过.

  有部测试机,ios6系统,安装了很旧的支付宝版本,支付时,一直提示密钥验证不过.后来对比使用ios8上和最新的支付宝客户端加密的固定明文的串,发现两者加密后完全一样(ios6上的旧版本支付宝和ios8上新版本支付宝),应该不是密钥不行啊...后来咨询了支付宝技术,那边也是含糊其辞,不知道具体原因.后来删掉旧版本支付宝.支付成功.

应该是旧版本支付宝与新版本不兼容的问题.



2,删掉支付宝客户端,使用wap支付宝支付,一直提示网络异常.

  使用不同手机,一个是支付宝客户端支付,一个是wap支付宝支付,发现前者可支付,后者不可.后来排除了ios系统不同的原因.

使用支付宝的demo,发现wap支付宝支付ok,为什么我的客户端的wap支付不行呢?明明网络ok,为什么提示网络异常呢?

后来猜测可能是我们app内使用了一些库造成了此问题,后来排查,终于找到元凶!!!

为了app内可以离线查看web内容,使用webview的时候,我使用了web缓存机制(NSURLProtocol).后来删掉此NSURLProtocol,wap端支付宝支付成功!!

应该是NSURLProtocol缓存造成wap支付宝支付问题.


3,支付成功后,回调地方不同.

  使用支付宝客户端支付,回调到appdelegate内的application:openURL:sourceApplication:annotation.

  使用wap支付宝,使用payOrder的block回调处理.


4,支付宝回调url记得修改成你app内的正式url.不然上线后,用户支付成功,你们app后台收不到支付回调.




  

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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