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Java中的微信支付(3):API V3微信服务器响应进行签名验证

前言 微信支付 V3 版本前两篇分别讲了如何请求做签名和如何获取并刷新微信平台公钥,本篇将继续展开如何微信支付响应结果的验签。 2....collect(Collectors.joining("\n", "", "\n")); } 验证签名 待验证的签名从响应头中的Wechatpay-Signature字段中获取,我们使用微信支付平台公钥验签名串和签名进行.../ 加载SHA256withRSA签名器 Signature signer = Signature.getInstance("SHA256withRSA"); // 用微信平台公钥签名器进行初始化...总结 验签通过就说明我们请求的响应来自微信服务器就可以针对结果进行对应的逻辑处理了,微信支付 API 无论是 V2 还是 V3 都包含了使用Api 证书请求进行加签,响应结果进行验签的流程,十分考验密码摘要算法的使用...Java中的微信支付(1):API V3版本签名详解

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【详细教程】手把手教你开通YouTube官方API接口(youtube data api v3)

1.1 youtube介绍众所周知,youtube是目前全球最大的视频社交平台,该平台每天产生大量的视频内容,涵盖各种主题和类型,从音乐视频到教育内容,再到娱乐节目和新闻报道等。...1.2 分析价值与意义通过youtube平台的视频内容(视频标题、视频描述、发布时间、视频标签等)和用户行为(如创作发布、视频点赞、视频评论、互动时间等)进行分析,可以帮助研究人员更加了解目标受众的喜好和兴趣...YouTube Data API v3YouTube提供的一种API接口,允许开发人员访问和与YouTube的数据进行交互,包括视频、频道、播放列表和评论等内容。...通过该API,开发人员可以检索和管理YouTube的内容,进行搜索操作以及访问用户数据。API v3使用RESTful HTTP请求与YouTube的服务器进行通信,并返回JSON格式的响应。...hl=zh-cn&supportedpurview=project,如下:进入创建项目界面,开始创建:2.3、启用youtube data api v3服务点击创建按钮之后,启用YouTubeapi服务

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嫌弃YouTube推荐算法,这位小哥决定自己动手写代码来推荐视频

Chris算法的期待有两点:1)算法能够基于视频与他本人的可能相关性对视频进行排序;2)算法能够自动向他发送推荐视频,他可以从中自由选择。...在设计算法的过程中,作者使用YouTubeAPI来获取视频信息,然后创建了一个公式,对视频信息进行处理,从而对视频进行排序。 最后,作者使用AWS Lambda设置了一封自动发送的邮件。...邮件发送到他本人的邮箱,里面列举了排名靠前的视频清单。 2 借用YouTube API 那么,如何根据视频与本人的兴趣相关性对视频进行排序呢?...链接:https://developers.google.com/youtube/v3/ 于是,作者通过谷歌的开发者操控台获得了API密钥,并将API密钥复制到Python脚本中。...下方所示视频系列如何使用YouTube API进行了详细解释: ? 视频地址:https://www.youtube.com/watch?

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【GUI软件】调用YouTubeAPI接口,采集关键词搜索结果,并封装成界面工具!

我用Python独立开发了一款爬虫软件,作用是:通过搜索关键词采集YouTube的搜索结果,包含14个关键字段:关键词,页码,视频标题,视频id,视频链接,发布时间,视频时长,频道名称,频道id,频道链接...开通YouTubeAPI:【详细教程】手把手教你开通YouTube官方API接口(youtube data api v3)开发成界面软件的目的:方便不懂编程代码的小白用户使用,无需安装python,无需改代码...1.2 演示视频软件使用演示:(不懂编程的小白直接看视频,了解软件作用即可,无需看代码)【软件演示】youtube采集工具,根据关键词爬搜索结果1.3 软件说明几点重要说明:以上。...-详情接口同样,先给大家看看详情接口的返回json数据:首先,定义接口地址作为请求地址:# 请求地址url = 'https://youtube.googleapis.com/youtube/v3/videos...API开通的教程:【详细教程】手把手教你开通YouTube官方API接口(youtube data api v3)拿到密钥之后,配置到当前文件的config.json里面即可,如下:另外,魔法是一切的前提

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如何在YouTube Api限额的情况下获取更多视频

如何在YouTube Api限额的情况下获取更多视频 YouTube视频 谷歌限制了YouTube api v3的请求量,一天10000配额,这里不是10000次请求,每次请求根据不同参数消耗不同配额。...问题: YouTube限额问题,谷歌限制域名只能使用一个ApiKey,配置多会被封禁,按照现有全部用api检索会导致频道越配越多,获得的视频越来越少。...查找了很多资料;最坑的竟然是YouTube api官网给的方法。。。。(youtubeApi)。...方式2: 再问题思考,依然摆脱不了需要提前得知频道下视频的发布情况,我试着去YouTube网站videos下查看视频api返回的视频做对照,发现可以使用解析http的标签获取发布的视频和时间(其实一开始也想过使用爬虫...GET_VEDIO_INFO_PRE这个地址是YouTube的公共API,目前还是可以使用的,可以检索一些视频的信息。

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.NET机器学习 ML.NET 1.4预览版和模型生成器更新

例如,通过此功能,您可以使用 ML.NET API 本地训练TensorFlow模型来使用自己的图像进行训练,从而创建自己的自定义图像分类器模型。...下面的API代码示例显示了您可以轻松地培训新的TensorFlow模型,该模型的基础是来自选定架构(预训练模型)的迁移学习,例如Inception v3或Resnet。...改进了其他OS 本地化的支持 这解决了许多经常报告的问题,开发人员希望使用他们自己的本地化操作系统设置来训练模型生成器中的模型。请阅读此问题以获取更多详细信息。...上的新ML.NET视频播放列表 我们在.NET基础频道创建了一个ML.NET Youtube播放列表,其中包含一个由选定视频组成的列表,每个视频都集中在一个特定的ML.NET特性上,因此非常适合学习目的...在这里访问ML.NET Youtube播放列表。 ?

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TensorFlow 1.0 正式发布 你需要知道的都在这里

欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿,邮件发送至:zhangxian@leiphone.com 谷歌表示,仅仅在发布的第一年里,TensorFlow就帮助研究人员、工程师、艺术家、学生以及其他行业人员取得了巨大研究进展...据谷歌表示,在使用八个 GPU 的情况下,TensorFlow 1.0 在 Inception v3 的测试中有 7.3 倍的速度提升。...在 64 个分布式 GPU 集群上运行,Inception v3 的跑分增加了 58 倍。...TensorFlow 的官方网站 tensorflow.org,也上线了官方使用指南和秘诀,以帮助开发者模型进行调参,达到最大的训练速度。...Youtube发布会全程视频:https://www.youtube.com/watch?v=LqLyrl-agOw(请点击阅读全文,需访问外国网站)

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Python爬虫实战:分析在线视频平台数据

1.确定目标平台:  首先,您需要确定要抓取和分析数据的在线视频平台。常见的在线视频平台包括YouTube、B站、优酷等。...根据平台的具体要求,在注册开发者账号、创建应用程序等步骤后,您将获得访问API的凭证。  3.使用API进行数据抓取:  根据目标平台的API文档,您可以了解如何使用API来获取所需的视频数据。...通常,API提供了一些接口来搜索视频、获取视频信息、获取视频统计数据等等。...'  #构建API请求地址  url=f'https://www.xxxxx.com/yoxxbe/v3/search?...在进行实际操作时,请确保遵守目标平台的服务条款和API使用规定,避免滥用和侵犯他人权益。  希望以上的信息您有所帮助!如果您还有其他问题,欢迎评论区提问。

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谷歌首届TensorFlow开发者峰会 重磅发布TensorFlow 1.0 | 附主题演讲视频

一个短视频带我们回顾过去的一年里世界各地人们利用TensorFlow进行机器学习,应用在了各行各业: ?...谷歌很快将发表更新后的应用实例,展示如何充分利用TensorFlow 1.0 — 包括在8个GPU上将Inception v3提速7.3倍和64个GPU上将分布式Inception v3提速58倍的实施...TensorFlow1.0的其它亮点 ◇ Python API变更后与NumPy更相似,因为这个,也因为其他的反向兼容的变更,使得API的支持更稳定,请使用我们的迁移指南(https://www.tensorflow.org...◇ 引入TensorFlow Debugger(tfdbg),提供命令行界面和API,以实时进行Tensorflow程序调试。 ◇ 新的安卓测试版,可进行物体检测和定位,以及相机图像的风格化。...关于TensorFlow 1.0的更多相关知识和应用,可以观看Youtube上的视频,包含了最近的高级API更新和手机上使用TensorFlow,新的XLA编译器,以及各种让人兴奋的应用方式。

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谷歌开源最大手动注释视频数据集和 TensorFlow 模型性能调优工具

2016 年,谷歌发布了 YouTube-8M,一个由自动标记的YouTube视频组成的数据集。虽然这个数据集该领域的进一步发展有所帮助,但还远远不够。...这是一个在21万 YouTube 视频片段中进行密集的标注,由包含13类物体的共500万边界框(bounding boxes)组成的视频数据集。...单个对象的这些标记有时不能再每个帧上识别出,但如果对象被精确地定位和跟踪,则可以在视频上下文中得到理解和识别 ? 3个视频片段,取样标准为每秒 1帧。...最下方飞机的样本中展示了在不同视角、遮蔽情况和取景中部分对象进行注释。 我们希望这个数据集有助于计算机视觉和机器学习领域的研究,引导出分析和理解现实世界中的视觉问题的新方法。...、过滤、建立账户(account)和排序 Github 文档还简单介绍了 Python API 的使用方法,比如, 要检查所有可训练变量的形状和大小时, ?

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轻松获取在线媒体:视频下载工具推荐

无论是从流行视频网站如YouTube、优酷、BiliBili 等下载视频和音频,还是从网页中获取感兴趣的图片,这些项目都能满足你的需求。...ytdl-org/youtube-dl Stars: 121.0k License: Unlicense youtube-dl,一个命令行程序,可以从YouTube.com和其他视频网站下载视频。...添加的新功能包括: 赞助商移除: 利用API标记/删除YouTube视频中的赞助商部分 格式排序: 更改默认格式排序选项以优先选择更高分辨率、更好编解码器而不仅仅使用更大比特率,并且现在可以使用-S指定排序顺序进行格式选择...你可以通过它来: 从流行网站如YouTube, Youku等下载视频/音频。 在您的媒体播放器中在线观看视频。无需浏览器,免受广告干扰。 通过爬取网页来下载感兴趣的图片。 下载任意二进制文件。...优势在于可以方便地获取YouTube上的各种信息以及下载不同质量等级的视频流。

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Youtube视频推荐算法的前世今生

其试验方法也较为初步:采用完全离线的方式进行效果评价,无法新用户进行评测,也无法新产生内容的价值进行衡量;另外对于视频来讲,以点击作为衡量标准也是不够的,播放时长是必须要考量的因素。...在这个阶段,YouTube认为需要将用户观看过的视频的相似视频推荐给用户。而什么是相似视频?主要以用户行为进行界定,可以是: 1. 被一定量用户共同观看的视频; 2....在排序时,将后者放在了前者的前面,则生成了一个错误的排序,对应着一条训练数据X。...,用户行为与视频描述均有噪音,并且只能获得充满噪音的用户隐含反馈,而不能直接获取用户满意度。...一个则是排序(Ranking),通过更加丰富的用户,视频乃至场景信息,结果进行精细化排序,得到呈现给用户的备选。

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每周以太坊进展 2022123

来自 Ben Edgington[4]和Christine Kim[5]的记录: EIP4844 与取款的准备情况不同,因此与 Capella 升级同时进行并单独指定,以免延迟取款 EIP4844 实施者视频会议记录...23] : 不动产代币 EIP6066[24]:NFT 的签名验证方法 开发者资料 Ropsten 测试网[25]正在关闭,接下来是 Rinkeby;应用开发应该使用 Sepolia PRBMath v3...在合约之外定义),用于 Foundry 测试的类型断言,MIT 许可证 Blacksmith[27]:产生与 Foundry 项目中的合约互动的前端 Foundry Python 微分模糊测试模板[28]:量化金融合约开发有用...主网合约 UI,包括未验证的和没有 ABI 的合约 使用 GitHub Actions、Hardhat 和 OpenZeppelin Defender 的示例合约部署管道[35]概念证明 Basement API...: https://www.youtube.com/watch?

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技术干货 | 细说YouTube推荐系统的变迁

》重点是推荐系统中使用的算法进行了一些说明介绍,但是对本身使用的推荐系统并未做详细介绍。...,第二部分是这些候选视频进行排序,给出最优的或者top k最优的视频给用户。...其中 是标签被划分到 的子集 3.L中的每个标签进行打分,计算 ,并且根据最后的结果进行排序。...排序 排序的目的是将候选集中的候选视频进行过滤一遍,挑出其中最适合的,用户最有可能喜欢看的视频给用户。...推荐的结果按照每个视频的得分进行排序,最后按照分数高低推荐视频给用户。 TIPS: 而对于深度学习,它具有优秀的提取特征能力,能够学习到多层次的特征,将视频信息和用户信息中隐藏的特征抽象出来。

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推荐系列(七):召回器,排序器,重排及总结

大规模召回|Large-Scale Retrival 为了计算嵌入空间中的最近邻居,系统可以穷尽地每个潜在候选者进行评分。...例如,系统可以训练模型以预测用户在YouTube上观看视频的概率,具体如下: 查询特征(例如,用户观看历史记录,语言,国家/地区,时间) 视频特征(例如,标题,标签,视频嵌入) 然后,系统可以根据模型的预测候选池中的视频进行排序...此评分函数可生成单击,但不能提供良好的用户体验,用户的兴趣可能会很快消失; 最大化观看时间:如果评分函数是优化观看时间,系统可能会推荐非常长的视频,这可能导致用户体验不佳。...方法 创建与位置无关的排序所有候选人进行排序,假设其都在屏幕上的最高位置; 重排序|Rerank 在推荐系统的最后阶段,系统可以对候选者重新排序以考虑其他标准或约束。...; 使用嵌入来表示项目和查询; 候选生成中使用的常用技术进行更深入的技术理解; 介绍两个推荐模型:矩阵分解和softmax;

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