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Midas出海记之“走向东南亚”

Midas作为公司专业的计费平台,也在和业务共同出海的过程中曲折前行,总结一些小的经验,与大家共享。 米大师国际化能力 业务要出海,Midas提供的基础能力有哪些?...跟随着业务出海的节奏,Midas目前合作的业务有很多,如王者荣耀、CF、全民突击、JOOX、微信电话、天天传奇等等。同时,还有更多业务和我们一起,正在共同探索海那边的秘密。...在支付领域,Midas融合了各个代理商的支付能力,为游戏海外的本地化支付,提供更好更local的服务。...抓住重点 逐步覆盖 Midas已覆盖渠道介绍。在东南亚地区,Midas已经接入了部分主流第三方支付,譬如: ? 同时,跟随业务出海的需要,更多渠道覆盖中。

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打开管家婆软件软件报错:Error loading MIDAS.DLL

图片(2)点电脑的开始-运行-输入regsvr32之后,再将midas文件拖到这个运行框中,带出后续路径之后,点注册,注册成功后重启电脑后,再打开软件登陆试试。...如果是32位系统,就将C:\Windows\System32\midas.dll文件拖过来;如果是64位系统,就将C:\Windows\SysWOW64\midas.dll文件拖过来。...(3)注册管家婆安装目录下的midas试试,参考下图-【修改安装目录下的Midas注册: 开始-运行-regsvr32(直接右键单击电脑桌面上的管家婆图标-属性-查找目标/打开文件位置-Midas.dll...,输入regsvr32后可以直接将midas.dll的文件 拖到32后面点击确定然后重启电脑即可) 】图片(4)如果还不行,下载链接中的midas文件替换到安装根目录之后再重复步骤2和3.MIDAS文件...的全路径就可以了,比如我的midas文件在system32中,就改成C:\WINDOWS\system32\midas.dll注意:注册表名文件太长不好找,可以直接在注册表界面按Ctrl+F,调出搜索界面复制

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    军事医学研究院团队提出 MIDAS,可用于单细胞多组学数据马赛克整合

    MIDAS 功能简介 具体而言,MIDAS 假设每个细胞的多模态测量是通过两个与模态无关且解耦的潜在变量(生物状态和技术噪声),基于深度神经网络生成的。...MIDAS 的算法 MIDAS 的输出包括生物状态和技术噪声矩阵,以及估算和批量校正的计数矩阵,从其中对输入数据中缺失的模态和特征进行插值并消除批次效应 (batch effects)。...研究结果:MIDAS 多功能且高效 研究结果表明:MIDAS 是一种强大、多功能且高效的单细胞多模态集成工具。...MIDAS 实现了稳健且准确的标签传输,从而避免了从头集成和下游分析的需求。因此,MIDAS 可用于将图集级知识转移到各种形式的用户数据集,而无需昂贵的从头训练成本或复杂的下游分析。...MIDAS 在执行各种马赛克积分任务时提供准确、稳健的结果,并且优于其他方法。 此外,MIDAS 高效、灵活地将知识从参考数据集转移到查询数据集,从而可以方便地处理新的多组学数据。

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    R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长

    我们进行了MIDAS回归分析,以预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长。预测公式如下 其中yt是按季度季节性调整后的实际美国GDP的对数增长,x3t是月度总就业非农业工资的对数增长。...要指定midas_r函数的模型,我们以下等效形式重写它: 就像在Ghysels(2013)中一样,我们将估算样本限制在1985年第一季度到2009年第一季度之间。...我们使用Beta多项式,非零Beta和U-MIDAS权重规格来评估模型。...该模型是MIDAS回归的特例: 相应的R代码如下  为了进行经验论证,我们使用了由Heber,Lunde,Shephard和Sheppard(2009)提供的关于股票指数的已实现波动数据。...图说明了拟合的MIDAS回归系数和U-MIDAS回归系数及其相应的95%置信区间。对于指数Almon滞后指标,我们可以通过AIC或BIC选择滞后次数。 在这里,我们使用了两种优化方法来提高收敛性。

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    R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长

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    NC:MiDAS4 全球污水处理厂16S rRNA全长基因序列数据库

    utm_medium=referral&utm_content=paid&utm_campaign=CONR_JRNLS_AWA1_CN_CNPL_STKRE_NATUREOA#Sec15 去年6月份我介绍过: WR:MiDAS3...活性污泥和厌氧消化系统物种及功能成数据库 半年过去MiDAS4就在NC发表了。...MiDAS4收集了740个污水处理厂超过5百万条高质量16S全长序列。对污水处理厂细菌的注释效果更好。...图2 MiDAS4在各个分类水平上都有不少新的分类和序列 图3 将Global Water Microbiome Consortium (GWMC) project得到的269个污水处理厂~1200...MiDAS4比对上的最多,效果最好。 图4 两对16S引物的比较。V1–V3分类学分辨率最高;V4虽然系统发育信号较弱,但理论覆盖度高。结果两者在一些类群上的丰度存在很大的差异。

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    R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长|附代码数据

    我们进行了MIDAS回归分析,来预测季度GDP增长以及每月非农就业人数的增长 预测GDP增长 预测公式如下 其中yt是按季度季节性调整后的实际GDP的对数增长,x3t是月度总就业非农业工资的对数增长。...我们使用Beta多项式,非零Beta和U-MIDAS权重来评估模型。...该模型是MIDAS回归的特例: 为了进行经验论证,我们使用了由Heber,Lunde,Shephard和Sheppard(2009)提供的关于股票指数的已实现波动数据。...图说明了拟合的MIDAS回归系数和U-MIDAS回归系数及其相应的95%置信区间。对于指数Almon滞后指标,我们可以通过AIC或BIC选择滞后次数。 我们使用了两种优化方法来提高收敛性。...本文选自《R语言中基于混合数据抽样(MIDAS)回归的HAR-RV模型预测GDP增长》。

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    【自主导航】开源 | MIDAS:一种基于强化学习,具有自适应策略的城市自主导航多智能体交互感知决策

    09070584708 论文地址: http://arxiv.org/pdf/2008.07081v1.pdf 代码: 公众号回复:09070584708 来源: Nuro公司, 宾夕法尼亚大学 论文名称:MIDAS...本文构建了一种基于强化学习的方法,名为MIDAS,在该方法中,自我agent学习影响城市驾驶场景中其他车辆的控制行为。...MIDAS使用一种注意机制来处理任意数量的其他agent,并包括一个驱动类型的参数,以学习跨不同规划目标工作的单一策略。...MIDAS是使用广泛的实验验证,结果表明:(1)可以工作在不同的道路几何图形,(2)结果在一个自适应自我政策调整容易满足性能标准,如激进或谨慎驾驶,(3)是强劲的推动政策的变化外部agent,(4)比现有方法更有效

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    AISecOps:基于动态图的威胁分析

    本小节通过分享一篇论文MIDAS[3]来介绍一种有效的实时检测异常边的方法 MIDAS将每条边看成一个三元组,包括源节点,目的节点和边添加到图中的时间。...由于在一些应用场景下的时间是离散的,因此MIDAS中的图是一个多重图,即同一对节点之间有多条边,且边可以同时创建。...图1(u,v)的时间序列 研究人员提出MIDAS算法,如图2所示,其利用固定的时间和内存来检测边中微簇异常或突然增加的一组可疑相似边。...图2 MIDAS算法 研究人员在MIDAS算法的基础上提出了MIDAS-R算法,该方法用关系方式来处理边,将时间和空间上相邻的边组合到一起。...图3 MIDAS-R算法 在DARRA数据集的实验结果如图4和图5所示,可以看出该方法的检测性能和效率相较于传统方法均有提升。

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    《Stable Diffusion 倚天剑术》第 6 卷:控制小姐姐身体姿势

    这里提到的 Depth 深度检测的预处理器有几种选择:depth_leres、depth_midas、depth_zoe,它们有什么区别呢?...depth_midasMiDaS 深度信息估算预处理器,是用来检测空间距离的,可以生成一张由近到远的深度图。一般用在较大纵深的风景,可以更好表示纵深的远近关系。...中使用这个功能的过程和使用 Canny 模型基本上一致,唯一的区别就是: 在『预处理器(Preprocessor)』选择栏中选择『normal_ 开头的预处理器(normal_bae/normal_midas...这里提到的 Normal Map 法线贴图的预处理器有几种选择:normal_midas、normal_bae,它们有什么区别呢?...normal_midas,使用 MiDaS 模型来估算图像的深度信息,并在这个基础上来生成法线贴图。

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    【TEGer 在全球架构师峰会】 : 腾讯海外计费系统架构演进

    经过海外3年建设,腾讯Midas(米大师)计费逐步构建起了一个分布式的全球计费系统,来助力公司及业内产品计费扬帆出海,走向深蓝。...在刚过去的北京全球架构师峰会上,腾讯计费平台部架构师陈宁国分享了Midas在海外计费系统架构演进上的一系列思路与做法。...[图片] Midas计费,目前已经接入2000+ APP,60多万家商户,覆盖国内10+和海外40+渠道,托管账户总量200多亿,每日流水稽核500多亿条,基本上涵盖了所有常见的计费模式,如虚拟代币购买...Midas计费在中国大陆以外,目前主要部署在中国香港(HK)和加拿大(CA)两大公司自有IDC,及南北美、欧洲、澳洲的AWS,还有部分是合作伙伴机房。...[图片] 结束语 经过持续建设优化,Midas米大师已成为一套完备的全球性、全场景、一站式整体解决方案。支付的持续发展有赖于付费场景的扩展,Midas欢迎各类业务的洽谈接入与合作。

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