本文链接：https://blog.csdn.net/luo4105/article/details/80514731 路由 一码付指的是一个二维码同时指出支付宝、微信扫描并支付。...支付宝 在一码付中，支付宝属于手机网站支付一类。...String 是 10 请求使用的编码格式，如utf-8,gbk,gb2312等 utf-8 sign_type String 是 10 商户生成签名字符串所使用的签名算法类型，目前支持RSA2和RSA，推荐使用...推荐随机数生成算法 签名 sign 是 String(32) C380BEC2BFD727A4B6845133519F3AD6 通过签名算法计算得出的签名值，详见签名生成算法 签名类型 sign_type...归纳 优点：一码支持两码，可能方便 缺点：微信支付链路太长，耗时极长，特别是access_token接口，特别是生成access_token，耗时可能会达到5s。
云支付支持刷卡支付、扫码支付、一码多付多种支付方式。服务商也可使用云支付提供的 SDK 和 https 接口，将云支付集成进自己的系统中，为商户提供的个性化解决方案。...212.png 腾讯云支付 CPay特性 1.精准推荐 云支付中的腾券可以在圈定的商圈范围内，利用用户偏好、行为习惯、消费历史等数据，通过大数据分析客户画像，精准推荐优惠券，将合适的券推荐给合适的用户...3.增值服务 服务商通过一码支付可自定义展示广告及整个支付完成页，支付相关页面可展示服务商自定义广告、logo 等进行营销推广，收款码支持动态绑定。
其中，前两年累计为 95300 美元，2016 年为 81700 美元，而 2017 年是 2016 年的 2 倍多，达 166495 美元（按照 3 月 19 日汇率约 1054163 元）。
作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP 关于多模态和推荐系统融合的文章，我们之前有分享过一期：BOOM！推荐系统遇上多模态信息。...有关DIN模型不做赘述，传送门：注意力机制用于推荐系统问题(DIN，DIEN，BERT4Rec，PRM)。其主要是一种基于Attention的模型。...本篇文章的作者认为现有的推荐系统技术对模型网络结构的优化较多，但对丰富推荐模型特征的研究较少，即不能很好的利用多模态信息。...这篇文章与多模态信息的结合点是，现有的CTR预测工作只关注于从单模态特征进行的两两交互建模，但很少有人去利用广泛可用的多模态特性，一般来说多模态信息可以为模型提供更多的补充信息，而这是无法单独通过单模态建模获得的...因此，如何在不影响多模态特征性能的情况下，有效地缓解多模态特征所引入的稀疏性问题是解决该问题的关键。因此作者提出的解决方案会很有意思，利用Hypergraph超图来解决这一问题。
炼丹笔记干货 作者：九羽 在微信视视频号推荐算法大赛中，给出来融合了OCR、ASR、图像、文字的多模态的内容理解特征向量Feed Embedding，共512维向量。...可见，多模态Embedding在推荐系统后续发展中的重要性，在本文之前，炼丹笔记也探讨类似的问题，包括《推荐融合GNN，图谱、多模态竟取得了如此惊艳的效果》和《多模态推荐之用户评论篇》，新关注的同学对具体细节感兴趣的可以直接点击标题跳转了解...MKGAT可以拆解为两个子模块，多模态embeding模块和推荐模块。在介绍各个子模块前，我们先介绍两个小的模块： 多模态图谱实体编码器：给不同类型实体编码。...02 Reviews4Rec 目前非常多的推荐系统主要使用用户的一些基础反馈信息来作为最终的标签进行模型的训练，例如点击/购买等。 但是却鲜有文章去进一步挖掘用户的其它反馈。...怎样在传统的搜索引擎和推荐系统中引入这些多模信息，更好地服务消费者，值得相关从业者深入探讨。
在这项工作中，我们提出了一种新的多行为多视图对比学习推荐（MMCLR）框架，包括三个新的对比学习任务，分别用于解决上述挑战。 多行为对比学习旨在使同一用户在每个视图中的不同用户单行为表示相似。...在这种情况下，其他行为（例如，点击，加购物车）可以为理解用户偏好提供额外的信息，从不同方面反映用户多样化和多粒度的偏好。 多行为推荐(MBR)综合考虑了不同类型的行为，因而能更好的学习到用户的偏好。...近几年，对比学习（CL）在推荐系统中展现了它的力量，它极大地缓解了数据稀疏和流行度偏差问题。我们发现对比学习天然适用于对多行为和多视图用户表示之间的粗粒度共性和细粒度差异进行建模。...为了解决上述挑战，我们提出了一种新颖的多行为多视图对比学习推荐（MMCLR）框架。具体来说，MMCLR 包含一个序列编码模块和一个图编码模块，分别用于学习用户多行为下的用户表示。...具体的我们提出了一种多行为多视图的对比学习框架，他能够帮助模型更好的建模用户不同行为类型和不同视图的复杂关系。实验证明我们的模型能够显著的提升在目标行为上的推荐效果。
本来打算一次更新完的。。感觉还是太多了，后面再分享吧，先分享一部分 EasyCode MybatisCodeHelper 这玩意功能太离谱了，随便举几个 官网地...
作者 | 张鑫 编辑 | 庞超 今天要给大家介绍的是一篇来自清华大学与微软亚研合作的的一篇关于多视图学习新闻推荐系统的论文“Neural News Recommendation with Attentive...一、研究背景 现有的新闻推荐方法通常基于单个新闻信息（例如标题）来学习这些表示，这可能是不够的。...在真实数据集上进行的大量实验表明，我们的方法可以有效地提高新闻推荐的效果。...在作者的方法中，多视图学习框架和注意力网络的有效性 四、总结 在本文中，提出了一种基于注意多视图学习的神经网络新闻推荐方法。本文的方法是一个新闻编码器和一个用户编码器。...在新闻编码器，我们提出了一个多视图学习框架，通过合并标题来学习统一的新闻表达方式，，主体和类别是新闻的不同观点。
从本文开始，对推荐系统的各个研究方向进行一些梳理。本文梳理用户多兴趣建模方向的一些经典论文。 √ 1....如果我们明确清楚自己的兴趣，则可以通过搜索的方式，比如我们想买手机，可以直接在淘宝或者京东 (此处淘宝、京东快付广告费)搜索手机或者xx手机等关键词。...在多兴趣提取层，使用Multi-head Self-Attention在优化后的序列中提取多兴趣。 ComiRec ComiRec[3]，可调控的多兴趣推荐框架，阿里于2020年发表在KDD。...在本文中，我们提出了一种用于序列推荐的新型可调控多兴趣框架，称为 ComiRec。...我们的多兴趣模块从用户行为序列中捕获多个兴趣，可用于从大规模商品池中检索候选商品，然后将这些商品输入聚合模块以获得整体推荐结果，聚合模块可以利用可控因素来平衡推荐的准确性和多样性。
多业务：首页的访问量较大(千万级别pv)，如何把流量分配给不同的业务就很关键。 推荐感知：虽然用户的目标单一，但是如何做到推荐结果的多样性就需要对其优化。...58app首页推荐业务 ( 多品类推荐 ) 主要面临的挑战在于： 如何满足用户对于不同品类的兴趣？( 用户兴趣问题 ) 推荐的业务比例如何和平台的业务比例进行匹配？...兴趣策略 这个优化主要针对第一个挑战：强兴趣下的多业务融合。 常见的推荐系统，如新闻推荐、视频推荐、商品推荐等都是要先建立用户和商品之间的联系，然后通过适当的算法进行匹配。...业务流量分配策略 这个优化主要针对第二个挑战：多业务之间的流量均衡 实际业务需求： 由于58首页信息流是多品类混合推荐的场景，推荐的结果既要满足用户个性化需求，又要满足在整体上各业务的占比与58实际业务流量比例相符合...目前负责 APP 首页业务信息流推荐，致力于通过融合多业务、多策略推荐系统的迭代升级，支持流量分发，优化连接效率，提升用户体验。 今天的分享就到这里，谢谢大家。
（日照市文旅局） 西藏首个云闪付示范街挂牌 助力西藏“智慧旅游” 10月23日，“冬游西藏 支付相伴”——移动支付便民示范工程·慈觉林藏院风情云闪付示范街授牌仪式在拉萨举行，这是西藏首个挂牌的云闪付示范街...慈觉林藏院风情云闪付示范街的打造，以“冬游西藏”为契机，以“云闪付”服务为先导，围绕游客、商户及本地市民多元需求，构建“智慧旅游”“智慧生活”消费场景，探索西藏“文旅+金融+科技”移动支付便民示范工程的特色之路...届时，广大市民和游客可初步体验“一机一码”游龙江。 “趣龙江”智慧旅游商务平台为移动端在线旅游新型平台，平台以“互联网平台+旅行社”为载体，创新整合全省旅游线上资源，促进旅游产业智慧化升级。...“趣龙江”智慧旅游商务平台将深入挖掘黑龙江丰富的自然资源和风土人情，从景点介绍、线路推荐、美食攻略、旅游资讯等方面，为游客提供游前、游中、游后一站式优质旅游服务，实现“吃、住、行、游、购、娱”各环节一机预定...、一码通行、一键支付等智慧化服务功能。
今天我给大家推荐一个多层多标签文本分类工具包--NeuralClassifier。它是腾讯开源的文本分类项目，是可以快速实现分层多标签分类任务的神经模型。...Binary-class text classifcation：二分类任务 Multi-class text classification：多分类任务 Multi-label text classification：多标签任务...Hiearchical (multi-label) text classification (HMC)：多层多标签任务 项目的整体框架 项目的整体架构如下图所示： 先看最底层的输入层，这里可以是词、...多层多标签的任务 在实际场景中，我们经常遇到的不是单纯的多分类问题，而是一个比较复杂的分类体系。对应本项目的分类体系文件位于 data/rcv1.taxonomy，以树的形式展示。...，配置多标签任务：("label_type": "multi_label")，具有层级结构 ("hierarchical": true)。
图片要实现一码多渠道收款其实也不难，毋庸置疑，现在主流的支付方式就是微信和支付宝，而在微信和支付宝申请的商户相同点是都支持余额、银行卡和信用卡支付，不同点是微信支持云闪付支付，支付宝支持花呗支付。...图片所以重点来了，我们都知道，微信和支付宝根据前端不同而有多种支付方式，比如APP支付，H5支付，小程序支付等。为了实现更全和更简单的功能，支付宝需要对接H5支付，而微信需要对接的却是小程序支付。...说到这里你可能就有疑问了，为啥不都是H5支付或都是小程序支付？图片首先对接支付宝H5支付的话，当你使用其他APP比如抖音、快手打开的时候也可以跳转到支付宝完成支付，一劳永逸。...首先，微信商户号后台，支付方式配置，云闪付需要开启状态。...支持微信、云闪付、支付宝、花呗、银行卡、信用卡支付。打完收工。图片一码在手，生意你有。
Sanchez是一个命令行应用程序，是为处理地球同步卫星的灰阶红外图像而设计，但也可用于重新投影全彩色图像，还可以将Himawari-8、GOES-16、GOES-17等多静止卫星观测合成为一张全球观测...多静止卫星合成图像 Sanchez可以使用颜色查找表，根据像素强度，生成IR彩色增强图(如下图)。 IR Colour enhancement Sanchez属于个人项目，目前仍处于开发阶段。
推荐系统的效果好坏，体现在推荐结果的用户满意度上，按不同的应用场景，其量化的评价指标包括点击率、成交转化率、停留时间增幅等。为了实现优秀的推荐效果，众多的推荐算法被提出，并在业界使用。...但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...为什么需要融合推荐算法 推荐系统需要面对的应用场景往往存在非常大的差异，例如热门/冷门的内容、新/老用户，时效性强/弱的结果等，这些不同的上下文环境中，不同推荐算法往往都存在不同的适用场景。...基于用户的协同过滤在推荐结果的新颖性方面有一定的优势，但是推荐结果的相关性较弱，而且容易受潮流影响，推荐大众热门物品。同时新用户或低活跃用户也会遇到用户冷启动的棘手问题。...常见的多模型融合算法 达观数据的众多实践发现，多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？
多模型融合推荐算法在达观数据的运用 研发背景 互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。...推荐系统的效果好坏，体现在推荐结果的用户满意度上，按不同的应用场景，其量化的评价指标包括点击率、成交转化率、停留时间增幅等。为了实现优秀的推荐效果，众多的推荐算法被提出，并在业界使用。...但是其中一类方法非常特殊，我们称为多模型融合算法。融合算法的意思是，将多个推荐算法通过特定的方式组合的方法。融合在推荐系统中扮演着极为重要的作用，本文结合达观数据的实践经验为大家进行系统性的介绍。...基于用户的协同过滤在推荐结果的新颖性方面有一定的优势，但是推荐结果的相关性较弱，而且容易受潮流影响，推荐大众热门物品。同时新用户或低活跃用户也会遇到用户冷启动的棘手问题。...常见的多模型融合算法 达观数据的众多实践发现，多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合，充分发挥各个算法的长处？
概括 工业界的推荐系统通常包括召回阶段和排序阶段。召回阶段我们根据用户的兴趣从海量的商品中去检索出用户（User）感兴趣的候选商品（ Item），满足推荐相关性和多样性需求。...提出了具有动态路由特点的多兴趣网络，利用Dynamic Routing以自适应地聚合User历史行为到User兴趣表达向量中； 2....通过Label-Aware Attention 标签感知注意力机制，指导学习User的多兴趣表达Embedding； 2. MIND模型结构 MIND模型的整体结构如下： ?...Multi-interest Extractor 层：（本文重点） 输入：User行为序列的Embedding Features，即 Pooling层 结果； 输出：Interest Capsules，用户的多兴趣...； Serving服务： 输入层： H layers 结果作为 User 最终的多个兴趣Embedding表达； 全集 Item 的Embedding表达； TopN Recall： 针对User的多兴趣
，最新的研究中，自适应特征选择(AdaFS)因其可自适应地为每个数据实例选择特征，在推荐系统中表现良好的性能。...为解决此问题，本文提出了多视图特征选择方法(MvFS)，可以更有效地为每个实例选择信息丰富的特征。MvFS 由多个子网络组成多视图网络，每个子网络都学习测量部分具有不同特征模式数据的特征重要性。...y = RS(H) 值得注意的是此步特征选择仅仅影响了模型输入，不影响后续的模型结构，因此后续的推荐模型可以有多样化的结构。...2.3 多视角特征选择网络 MvFS提出带有新控制器的多视图特征选择网络，该控制器旨在选择信息丰富的特征，同时避免对少数主要特征模式的偏见，如图所示。...多视角网络：多视图网络通过将特征向量E作为输入来计算每个特征字段的重要性。 现有方法通常采用单个网络来计算特征重要性，这使得控制器网络很容易偏向于一些频繁出现的主要特征。
今天给大家推荐一位VBA学习公众号-VBA说 VBA到底有多厉害？ 其实除了不能生孩子，其余都行。
doi/pdf/10.1145/3580305.3599955 会议：KDD 2023 公司：蚂蚁 代码：https://github.com/yangli268038/SAMD 1.导读 以往我们关注的多场景模型主要是针对数据分布相似的同质场景...为了在场景之间共享场景感知知识，场景感知元网络首先通过软聚类对关系进行建模，该软聚类为每个场景分配多聚类概率。...sum_{i=1}^N\sum_{x,y\in\mathcal{D}_i}\mathcal{L}_{ce}(\mathcal{F}_i(x),y) 3.结果 image.png 4.总结 本文是针对多场景推荐提出的方法
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