-
ДоступенЗанятОтсутствуюНе определено
Баттл твипов - Плагин оплаты через - против - Создание предиктивных
Плагин оплаты через Webmoney. Устанавливается на Joomla 1.6/1.7/2.5 + VirtueMart 2.*
После установки плагина, клиенты вашего интернет-магазина смогут оплачивать покупки через WebMoney. Устанавливается в панели администратора стандартным образом (Меню Расширения - Менеджер расширений - Установка). После установки нужно включить плагин в менеджере плагинов.
Далее заходим в Компоненты-VirtueMart-Магазин-Способы оплаты. Добавляем новый способ оплаты - WebMoney и выбираем плагин. Сохраняем, в настройках указываем номер вашего кошелька и Secret Key. Адрес сервера WebMoney менять не нужно.
На сайте WebMoney (https://merchant.webmoney.ru/conf/purse.asp?p=номеркошелька) указывать:
Result URL: http://www.вашсайт.ru/index.php?option=com_virtuemart&view=pluginresponse&task=pluginnotification&tmpl=component
Success URL: http://www.вашсайт.ru/index.php?option=com_virtuemart&view=pluginresponse&task=pluginresponsereceived
Fail URL: http://www.вашсайт.ru/index.php?option=com_virtuemart&view=pluginresponse&task=pluginUserPaymentCancel
методы - POST
Высылать Secret Key на Result URL, если Result URL обеспечивает секретность - нет
Метод формирования контрольной подписи: MD5
На втором изображении приведен пример настроек
Валюта кошелька должна совпадать с валютой вашего магазина. Если вы хотите принимать платежи на кошельки с разной валютой, обратитесь ко мне - доработаю плагин, чтобы покупатель мог выбирать валюту платежа.
Очень рекомендуется отключить в системе все неиспользуемые плагины оплаты. Это делается в менеджере плагинов. Выберите тип плагина vmpayment и отключите те из списка, которые у вас не используются.
Обновления:
11.04.2013 Добавлена возможность указания Наценки/скидки к стоимости заказа в суммовом и процентном соотношении. Это может быть полезно, например, для компенсации комиссии платежной системы. Добавлена возможность указания изображения-логотипа платежной системы.
26.04.2016 Метод формирования контрольной подписи сменил с MD5 на SHA256.
Создание предиктивных или классифицирующих моделей
Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).
Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.
Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:
1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)
2) отчет о валидности (точности предсказания) модели
3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных