中国电信SAG开放接口协议:SMS V1.2详解

需积分: 9 3 下载量 99 浏览量 更新于2024-08-02 1 收藏 622KB PDF 举报
"该文档是中国电信关于综合业务接入网关(SAG)开放接口协议的第四分册,专注于SMS短消息服务。这份协议详细介绍了SAG如何支持短信的发送、接收和通知,为3G业务网络的开发和验证提供指导。" 在本文件中,主要涉及以下IT知识点: 1. **综合业务接入网关(SAG)**: SAG是电信网络中的关键组件,它作为一个集中的接入点,允许CP/SP(内容提供商/服务提供商)接入中国电信的网络,以提供各种增值业务和服务。SAG通过标准化和统一的接口,简化了业务开发过程。 2. **SMS服务**: SMS服务是移动通信中的一种基本功能,文件详细定义了与短信相关的接口,包括短信发送(SENDSMS)、接收(RECEIVESMS)和通知(SMSNOTIFICATION)。 3. **接口定义**: 文档列出了具体的操作接口,如: - **SENDSMS接口**: 这个接口用于CP/SP向SAG发送短信,可能涉及短信内容(SMSFORMAT)、交付状态(DELIVERYSTATUS)和交付信息(DELIVERYINFORMATION)等数据类型。 - **SMSNOTIFICATION接口**: 提供了SAG向CP/SP发送短信送达通知的机制。 - **RECEIVESMS接口**: 允许CP/SP从SAG接收短信,以便处理用户的消息交互。 4. **数据类型**: 文件定义了与短信服务相关的数据结构,例如: - **DELIVERYSTATUS**表示短信的交付状态,可能包括成功、失败等多种状态。 - **DELIVERYINFORMATION**提供了关于短信传递的详细信息。 - **SMSFORMAT**描述了短信的格式和编码规则。 5. **差错定义**: 该部分定义了可能出现的业务异常,帮助开发者理解和处理错误情况,确保服务的稳定性和可靠性。 6. **服务策略**: 文件可能还涵盖了服务的策略和管理,如服务质量(QoS)、权限控制和访问策略等,这些对于确保网络资源的有效利用和业务的正常运行至关重要。 7. **接口协议系列**: 中国电信的SAG接口协议分为一个总册和多个分册,每个分册针对不同的业务能力,如ThirdPartyCall、ShortMessaging等,形成一个完整的接口规范体系。 这份文档对理解中国电信的移动业务网络架构,以及如何利用SAG接口开发和部署短信服务有极大的参考价值。对于电信行业从业者,尤其是负责接口开发、系统集成或增值业务开发的人员来说,是不可或缺的技术参考资料。

优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

2023-07-14 上传