关于微信支付的那些事儿

大家有没有这种感觉,根据微信官方文档来调用API,依然出现各种坑,若是你跟我有同感,希望我踩过的坑能够帮助你

电商业务千篇一律,也都是那么点儿事儿,流程大概就是 成单->调用微信支付接口->组装订单返回数据,获取预支付订单号

我们先看看准备工作,我们目前支持小程序以及APP(Android、iOS)移动微信支付

首先你要准备好一些必备数据,也就是拉起支付,需要传给微信API的信息,每个应用都会有这些固定的属性

appId:应用的ID

mchId:商户ID

key:秘钥 这几个信息公众账户可以获取

notifyUrl:支付回调地址,微信支付成功回调你系统的地址,自定义配置

主要遇到问题,注意点:

No1:微信支付类型包括:扫码、小程序、APP

No2:微信支付小程序、APP移动应用,区分appId、mchId、key

No3:微信支付需要openid

No4:微信支付APP签名、小程序签名需要包含所有传入的参数,且按照顺序排序、MD5加密后转为大写

No5:微信支付若是区分APP和小程序,回调URL对应的接口,也需要区分APP和小程序信息,主要是appId、mchId、key

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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