Android 极光推送

【极光推送】java后台使用第三方服务极光推送向安卓手机端推送通知(一) java后台使用第三方服务极光推送向安卓手机端推送通知第一篇是关于怎么注册极光服务并安装好安卓测试demo的。 极光推送,也叫jpush。JPush是经过考验的大规模APP推送平台,每天推送消息数超过5亿条。 开发者集成SDK后,可以通过调用API推送消息。同时,JPush提供可视化的web端控制台发送通知,统计分析推送效果。 JPush全面支持 Android, iOS, Winphone 三... 阅读详情
Android 极光推送
效果图

极光推送步骤:
1.首先需要打开极光推送官网:点击打开链接 注册账号并登陆
2.在主页选择SDK下载(如果嫌麻烦可以参考下文中的jcenter 自动集成步骤 )
3.在主类MainActivity中onCreate方法中添加
//如果是正式上线的APP则改为True
JPushInterface.setDebugMode(true);
//初始化极光推送
JPushInterface.init(this);

Android SDK 概述

JPush Android

jpush_android

开发者集成 JPush Android SDK 到其应用里,JPush Android SDK 创建到 JPush Cloud 的长连接,为 App 提供永远在线的能力。
当开发者想要及时地推送消息到达 App 时,只需要调用 JPush API 推送,或者使用其他方便的智能推送工具,即可轻松与用户交流。

图中红色部分,是 JPush 与 App 开发者的接触点。手机客户端侧,App 需要集成 JPush SDK;服务器端部分,开发者调用 JPush REST API 来进行推送。

Android SDK 服务

JPush Android SDK 是作为 Android Service 长期运行在后台的,从而创建并保持长连接,保持永远在线的能力。

多平台支持

JPush Android SDK 除了 jar 包,还有一个 .so文件,.so文件需要与CPU平台适配,需要支持哪个平台的 CPU,就需要包含这个平台相应的 .so 编译文件。

除支持默认的 ARM CPU 平台之外,JPush SDK 还提供 x86 与 MIPs 平台的 CPU 版本 SDK。请单独到 资源下载 页下载。

电量与流量

JPush Android SDK 由于使用自定义协议,协议体做得极致地小,流量消耗非常地小。

电量方面,JPush Android SDK 经过持续地优化,尽可能减少不必要的代码执行;并且,长期的版本升级迭代,不断地调优,在保证一定的网络连接稳定性的要求小,减少电量消耗。

压缩包说明

供下载的 JPush Android SDK 压缩包,一般包含以下几个部分:

  • .jar 文件
  • .so 文件
  • AndroidManifest.xml 配置示例

其中 .jar, .so 文件有版本号后缀,需要互相匹配。请升级时一定记得检查版本号,并删除旧版本。

AndroidManifest.xml 配置示例可能在版本升级时,会有变更。请留意版本发布说明。

Android SDK 集成

请参考以下文档与教程,来集成 Android SDK。

集成到其他平台

客户端集成插件

Android SDK 集成指南

使用提示

本文是 JPush Android SDK 标准的集成指南文档。用以指导 SDK 的使用方法,默认读者已经熟悉IDE(Eclipse 或者 Android Studio)的基本使用方法,以及具有一定的 Android 编程知识基础。

本篇指南匹配的 JPush Android SDK 版本为:v3.0.0 及以后版本。

  • 3 分钟快速 Demo(Android):如果您想要快速地测试、感受下极光推送的效果,请参考本文在几分钟内跑通Demo。
  • 极光推送文档网站上,有极光推送相关的所有指南、API、教程等全部的文档。包括本文档的更新版本,都会及时地发布到该网站上。
  • 极光社区网站:大家除了文档之外,还有问题与疑问,会到这里来提问题,以及时地得到解答。
  • 如果您看到本文档,但还未下载Android SDK,请访问SDK下载页面下载。

产品功能说明

极光推送(JPush)是一个端到端的推送服务,使得服务器端消息能够及时地推送到终端用户手机上,让开发者积极地保持与用户的连接,从而提高用户活跃度、提高应用的留存率。极光推送客户端支持 Android, iOS 两个平台。

本 Android SDK 方便开发者基于 JPush 来快捷地为 Android App 增加推送功能。

主要功能

  • 保持与服务器的长连接,以便消息能够即时推送到达客户端
  • 接收通知与自定义消息,并向开发者App 传递相关信息

主要特点

  • 客户端维持连接占用资源少、耗电低
  • SDK丰富的接口,可定制通知栏提示样式
  • 服务器大容量、稳定

jpush-android-release-3.x.y.zip 集成压缩包内容

  • AndroidManifest.xml
    • 客户端嵌入SDK参考的配置文件
  • libs/jcore-android.v1.x.y.jar
    • 极光开发者服务的核心包。
  • libs/jpush-android_v3.x.y.jar
    • JPush SDK 开发包。
  • libs/(cpu-type)/libjcore1xy.so
    • 各种CPU类型的native开发包。
  • res
    • 集成SDK必须添加的资源文件
  • example
    • 是一个完整的 Android 项目,通过这个演示了 JPush SDK 的基本用法,可以用来做参考。

Android SDK 版本

目前SDK只支持Android 2.3或以上版本的手机系统。富媒体信息流功能则需Android3.0或以上版本的系统。

jcenter 自动集成步骤

说明 : 使用jcenter自动集成的开发者,不需要在项目中添加jar和so,jcenter会自动完成依赖;在AndroidManifest.xml中不需要添加任何JPush SDK 相关的配置,jcenter会自动导入。

  • 如果开发者需要修改组件属性,可以在本地的 AndroidManifest 中定义同名的组件并配置想要的属性,然后用 xmlns:tools 来控制本地组件覆盖 jcenter 上的组件。示例:

    <manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
        package="com.android.tests.flavorlib.app"
        xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools">
    
        <application
            android:icon="@drawable/icon"
            android:name="com.example.jpushdemo.ExampleApplication"
            android:label="@string/app_name" >
    
            <service android:name="cn.jpush.android.service.PushService"
                android:process=":multiprocess"
                tools:node="replace" >
    
                ……
            </service>
    
        ……
      </application>
    
      ……
    </manifest>
    
  • 确认android studio的 Project 根目录的主 gradle 中配置了jcenter支持。(新建project默认配置就支持)

    buildscript {
        repositories {
            jcenter()
        }
        ......
    }
    
    allprojects {
        repositories {
            jcenter()
        }
    }
    
  • 在 module 的 gradle 中添加依赖和AndroidManifest的替换变量。

    android {
        ......
        defaultConfig {
            applicationId "com.xxx.xxx" //JPush上注册的包名.
            ......
    
            ndk {
                //选择要添加的对应cpu类型的.so库。 
                abiFilters 'armeabi', 'armeabi-v7a', 'armeabi-v8a' 
                // 还可以添加 'x86', 'x86_64', 'mips', 'mips64'
            }
    
            manifestPlaceholders = [
                JPUSH_PKGNAME : applicationId,
                JPUSH_APPKEY : "你的appkey", //JPush上注册的包名对应的appkey.
                JPUSH_CHANNEL : "developer-default", //暂时填写默认值即可.
            ]
            ......
        }
        ......
    }
    
    dependencies {
        ......
    
        compile 'cn.jiguang.sdk:jpush:3.0.3'  // 此处以JPush 3.0.3 版本为例。
        compile 'cn.jiguang.sdk:jcore:1.1.1'  // 此处以JCore 1.1.1 版本为例。
        ......
    }
    

注 : 如果在添加以上 abiFilter 配置之后android Studio出现以下提示:

    NDK integration is deprecated in the current plugin. Consider trying the new experimental plugin.

则在 Project 根目录的gradle.properties文件中添加:

    android.useDeprecatedNdk=true

说明:若没有res/drawable-xxxx/jpush_notification_icon这个资源默认使用应用图标作为通知icon,在5.0以上系统将应用图标作为statusbar icon可能显示不正常,用户可定义没有阴影和渐变色的icon替换这个文件,文件名不要变。

手动集成步骤

  • 解压缩 jpush-android-release-3.x.y.zip 集成压缩包。
  • 复制 libs/jcore-android_v1.x.y.jar 到工程 libs/ 目录下。
  • 复制 libs/jpush-android_v3.x.y.jar 到工程 libs/ 目录下。
  • 复制 libs/(cpu-type)/libjcore1xy.so 到你的工程中存放对应cpu类型的目录下。
  • 复制 res/ 中drawable-hdpi, layout, values文件夹中的资源文件到你的工程中 res/ 对应同名的目录下。

说明 1:若没有res/drawable-xxxx/jpush_notification_icon这个资源默认使用应用图标作为通知icon,在5.0以上系统将应用图标作为statusbar icon可能显示不正常,用户可定义没有阴影和渐变色的icon替换这个文件,文件名不要变。

说明 2:使用android studio的开发者,如果使用jniLibs文件夹导入so文件,则仅需将所有cpu类型的文件夹拷进去;如果将so文件添加在module的libs文件夹下,注意在module的gradle配置中添加一下配置:

    android {
        ......
        sourceSets {
            main {
                jniLibs.srcDirs = ['libs']
                ......
            }
            ......
        }
        ......
    }

配置 AndroidManifest.xml

根据 SDK 压缩包里的 AndroidManifest.xml 样例文件,来配置应用程序项目的 AndroidManifest.xml 。

主要步骤为:

  • 复制备注为 "Required" 的部分
  • 将标注为“您应用的包名”的部分,替换为当前应用程序的包名
  • 将标注为“您应用的Appkey”的部分,替换为在Portal上注册该应用的的Key,例如:9fed5bcb7b9b87413678c407

小帖士

如果使用android studio, 可在AndroidManifest中引用applicationId的值,在build.gradle配置中 defaultConfig节点下配置,如:

defaultConfig {
      applicationId "cn.jpush.example" // <--您应用的包名
      ……
 }

在AndroidManifest中使用 ${applicationId} 引用gradle中定义的包名

AndroidManifest 示例


<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    package="您应用的包名"
    android:versionCode="303"
    android:versionName="3.0.3"
    >
    <uses-sdk android:minSdkVersion="9" android:targetSdkVersion="23" />

    <!-- Required -->
    <permission 
        android:name="您应用的包名.permission.JPUSH_MESSAGE"  
        android:protectionLevel="signature" />

    <!-- Required -->
    <uses-permission android:name="您应用的包名.permission.JPUSH_MESSAGE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.RECEIVE_USER_PRESENT" />
    <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />
    <uses-permission android:name="android.permission.WAKE_LOCK" />
    <uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.VIBRATE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.MOUNT_UNMOUNT_FILESYSTEMS" />
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SETTINGS" /> 
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_WIFI_STATE" />

    <!-- Optional. Required for location feature -->
    <uses-permission android:name="android.permission.SYSTEM_ALERT_WINDOW" /> <!-- 用于开启 debug 版本的应用在6.0 系统上 层叠窗口权限 -->
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION" />
    <uses-permission android:name="android.permission.CHANGE_WIFI_STATE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_LOCATION_EXTRA_COMMANDS" />
    <uses-permission android:name="android.permission.CHANGE_NETWORK_STATE" />
    <uses-permission android:name="android.permission.GET_TASKS" />

    <application
        android:icon="@drawable/ic_launcher"
        android:label="@string/app_name"
        android:name="Your Application Name">

        <!-- Required SDK 核心功能-->
        <!-- 可配置android:process参数将PushService放在其他进程中 -->
        <service
            android:name="cn.jpush.android.service.PushService"
            android:enabled="true"
            android:exported="false" >
            <intent-filter>
                <action android:name="cn.jpush.android.intent.REGISTER" />
                <action android:name="cn.jpush.android.intent.REPORT" />
                <action android:name="cn.jpush.android.intent.PushService" />
                <action android:name="cn.jpush.android.intent.PUSH_TIME" />
            </intent-filter>
        </service>

        <!-- since 1.8.0 option 可选项。用于同一设备中不同应用的JPush服务相互拉起的功能。 -->
        <!-- 若不启用该功能可删除该组件,将不拉起其他应用也不能被其他应用拉起 -->
         <service
             android:name="cn.jpush.android.service.DaemonService"
             android:enabled="true"
             android:exported="true">
             <intent-filter >
                 <action android:name="cn.jpush.android.intent.DaemonService" />
                 <category android:name="您应用的包名"/>
             </intent-filter>
         </service>

        <!-- Required SDK核心功能-->
        <receiver
            android:name="cn.jpush.android.service.PushReceiver"
            android:enabled="true" >
          <intent-filter android:priority="1000"> 
                <action android:name="cn.jpush.android.intent.NOTIFICATION_RECEIVED_PROXY" /> 
                <category android:name="您应用的包名"/> 
            </intent-filter>
            <intent-filter>
                <action android:name="android.intent.action.USER_PRESENT" />
                <action android:name="android.net.conn.CONNECTIVITY_CHANGE" />
            </intent-filter>
            <!-- Optional -->
            <intent-filter>
                <action android:name="android.intent.action.PACKAGE_ADDED" />
                <action android:name="android.intent.action.PACKAGE_REMOVED" />
                <data android:scheme="package" />
            </intent-filter>
        </receiver>

        <!-- Required SDK核心功能-->
        <activity
            android:name="cn.jpush.android.ui.PushActivity"
            android:configChanges="orientation|keyboardHidden"
            android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
            android:exported="false" >
            <intent-filter>
                <action android:name="cn.jpush.android.ui.PushActivity" />
                <category android:name="android.intent.category.DEFAULT" />
                <category android:name="您应用的包名" />
            </intent-filter>
        </activity>
        <!-- SDK核心功能-->
        <activity
            android:name="cn.jpush.android.ui.PopWinActivity"
            android:configChanges="orientation|keyboardHidden"
            android:exported="false"
            android:theme="@style/MyDialogStyle">
            <intent-filter>
                <category android:name="android.intent.category.DEFAULT" />
                <category android:name="您应用的包名" />
            </intent-filter>
        </activity>

        <!-- Required SDK核心功能-->
        <service
            android:name="cn.jpush.android.service.DownloadService"
            android:enabled="true"
            android:exported="false" >
        </service>

        <!-- Required SDK核心功能-->
        <receiver android:name="cn.jpush.android.service.AlarmReceiver" />

        <!-- User defined. 用户自定义的广播接收器-->
         <receiver
             android:name="您自己定义的Receiver"
             android:enabled="true">
             <intent-filter>
                 <!--Required 用户注册SDK的intent-->
                 <action android:name="cn.jpush.android.intent.REGISTRATION" /> 
                 <!--Required 用户接收SDK消息的intent--> 
                 <action android:name="cn.jpush.android.intent.MESSAGE_RECEIVED" /> 
                 <!--Required 用户接收SDK通知栏信息的intent-->
                 <action android:name="cn.jpush.android.intent.NOTIFICATION_RECEIVED" /> 
                 <!--Required 用户打开自定义通知栏的intent-->
                 <action android:name="cn.jpush.android.intent.NOTIFICATION_OPENED" /> 
                 <!-- 接收网络变化 连接/断开 since 1.6.3 -->
                 <action android:name="cn.jpush.android.intent.CONNECTION" />
                 <category android:name="您应用的包名" />
             </intent-filter>
         </receiver>

        <!-- Required. For publish channel feature -->
        <!-- JPUSH_CHANNEL 是为了方便开发者统计APK分发渠道。-->
        <!-- 例如: -->
        <!-- 发到 Google Play 的APK可以设置为 google-play; -->
        <!-- 发到其他市场的 APK 可以设置为 xxx-market。 -->
        <!-- 目前这个渠道统计功能的报表还未开放。-->
        <meta-data android:name="JPUSH_CHANNEL" android:value="developer-default"/>
        <!-- Required. AppKey copied from Portal -->
        <meta-data android:name="JPUSH_APPKEY" android:value="您应用的Appkey"/> 
    </application>
</manifest>

配置和代码说明

必须权限说明

权限 用途
You Package.permission.JPUSH_MESSAGE 官方定义的权限,允许应用接收JPUSH内部代码发送的广播消息。
RECEIVE_USER_PRESENT 允许应用可以接收点亮屏幕或解锁广播。
INTERNET 允许应用可以访问网络。
WAKE_LOCK 允许应用在手机屏幕关闭后后台进程仍然运行
READ_PHONE_STATE 允许应用访问手机状态。
WRITE_EXTERNAL_STORAGE 允许应用写入外部存储。
READ_EXTERNAL_STORAGE 允许应用读取外部存储。
WRITE_SETTINGS 允许应用读写系统设置项。
VIBRATE 允许应用震动。
MOUNT_UNMOUNT_FILESYSTEMS 允许应用挂载/卸载 外部文件系统。
ACCESS_NETWORK_STATE 允许应用获取网络信息状态,如当前的网络连接是否有效。

集成 JPush Android SDK 的混淆

  • 请下载4.x及以上版本的proguard.jar, 并替换你Android Sdk "tools\proguard\lib\proguard.jar"

  • 请在工程的混淆文件中添加以下配置:

    -dontoptimize
    -dontpreverify
    
    -dontwarn cn.jpush.**
    -keep class cn.jpush.** { *; }
    
    -dontwarn cn.jiguang.**
    -keep class cn.jiguang.** { *; }
    
  • v2.0.5 ~ v2.1.7 版本有引入 gson 和 protobuf ,增加排除混淆的配置。(2.1.8版本不需配置)

    #==================gson && protobuf==========================
    -dontwarn com.google.**
    -keep class com.google.gson.** {*;}
    -keep class com.google.protobuf.** {*;}
    

添加代码

JPush SDK 提供的 API 接口,都主要集中在 cn.jpush.android.api.JPushInterface 类里。

基础API
  • init 初始化SDK

    public static void init(Context context)
    
  • setDebugMode 设置调试模式

注:该接口需在init接口之前调用,避免出现部分日志没打印的情况。多进程情况下建议在自定义的Application中onCreate中调用。

    // You can enable debug mode in developing state. You should close debug mode when release.
    public static void setDebugMode(boolean debugEnalbed)
添加统计代码
调用示例代码(参考 example 项目)
  • init 只需要在应用程序启动时调用一次该 API 即可。

  • 以下代码定制一个本应用程序 Application 类。需要在 AndoridManifest.xml 里配置。请参考上面 AndroidManifest.xml 片断,或者 example 项目。

    public class ExampleApplication extends Application {
    @Override
        public void onCreate() {
            super.onCreate();
            JPushInterface.setDebugMode(true);
            JPushInterface.init(this);
        }
    }
    

测试确认

  • 确认所需的权限都已经添加。如果必须的权限未添加,日志会提示错误。
  • 确认 AppKey(在Portal上生成的)已经正确的写入 Androidmanifest.xml 。
  • 确认在程序启动时候调用了init(context) 接口
  • 确认测试手机(或者模拟器)已成功连入网络 + 客户端调用 init 后不久,如果一切正常,应有登录成功的日志信息
  • 启动应用程序,在 Portal 上向应用程序发送自定义消息或者通知栏提示。详情请参考管理Portal。
    • 在几秒内,客户端应可收到下发的通知或者正定义消息,如果 SDK 工作正常,则日志信息会如下:
[JPushInterface] action:init

.......

[PushService] Login succeed!

如图所示,客户端启动分为 4 步:

  • 检查 metadata 的 appKey 和 channel ,如果不存在,则启动失败
  • 初始化 JPush SDK,检查 JNI 等库文件的有效性,如果库文件无效,则启动失败
  • 检查 Androidmanifest.xml,如果有 Required 的权限不存在,则启动失败
  • 连接服务器登录,如果存在网络问题,则登陆失败,或者前面三步有问题,不会启动JPush SDK

高级功能

请参考:

API: Android




Android端 配置极光推送 因为业务需要,android客户端需要加推送,原来采用的百度推送,但是小米手机有时候收不到,后来换成了极光推送,极光的话所有设备都能收到推送,但是在高峰的时候会推迟,博主说的免费版的,收费的没用过,也不错评论 博主用的android studio开发的,.so文件放置的位置啥的可能和eclipse有点不同,感觉用android studio开发jni一类的真的好费劲,博主现在老腻歪了,唉,废 阅读详情

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weixin_35951321的博客 173

极光JPush Android消息推送集成指南

本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:极光JPush是一个专业的移动端消息推送服务,通过提供实时、批量、自定义消息推送以及智能策略和统计分析等功能来帮助开发者提升应用用户活跃度和留存率。本教程详细介绍了如何在Android平台上集成极光JPush,包括添加依赖、配置AndroidManifest.xml、初始化JPush以及接收和处理推送消息。开发者将能够通过JPush ...

weixin_42599558的博客 2931

安卓应用引导界面设计与极光推送集成教程

本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:本项目主要教授如何在安卓应用中实现项目引导界面和集成极光推送服务。引导界面设计涉及滑动页面、图片展示和动画效果,以提升用户体验。集成极光推送则包括注册开发者账号、添加SDK依赖、初始化服务、消息处理以及解决组件缺失等问题,以便开发者能够顺利地将推送功能整合到应用中。 1. 应用启动引导页设计与实现 随着移动互联网的发展...

weixin_36303807的博客 966

极光推送 安卓集成

#极光推送安卓端集成 这两天正在在学习安卓开发,刚好目前有项目需要极光推送功能,所以在经过一番摸索尝试成功后这里做个简单的教程.文章中只做安卓端的集成说明,其他移动设备集成可以参考. ##极光开发者服务中创建应用 登录极光平台link,没注册的先注册.登录后进入-&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;开发者服务-&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;极光推送-&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;立即体验

m0_37817986的博客 279

aurora-v3.0.1s-release-1.exe

aurora-v3.0.1s-release-1.exe

极光推送android 环境,React Native 极光推送服务iOS与安卓环境配置

首先cd到项目的跟路径下面添加极光推送的库npm install jcore-react-native --save 如图4920F336-0AB9-4AA2-88E0-6A7A5074F4E8.png在执行 npm install jpush-react-native --save 如图5C742718-3507-4EF9-9EFD-B55F58583807.png再去把这些库添加到项目里...

weixin_39631649的博客 320

aurora-v2.8.3S-release-1.pkg

aurora-v2.8.3S-release-1.pkg

Qt UI界面美化教程1:【“飞扬青云” Qt精美控件】使用教程1

相信很多小伙伴在使用Qt Widget的过程中都会遇到一个问题,开发出来的界面,丑!丑!丑!当然Qt做界面美化可以用到QSS,需要对前端知识有一定了解,后续本套教程将会做讲解。本篇文章,我们直接站在巨人(大佬飞扬青云)的肩膀上,使用他开发好的163款自定义控件,请大家一定支持他,去给他小心心,他的个人主页:本篇文章只讲述如何在 QtDesigner 安装这些控件。

2401_87556704的博客 1419

安卓快速集成极光推送

由于网上大部分集成文章有错误,且官方文档写的不够详细。因此笔者在此处记录一下自己集成极光推送的过程。 创建应用 登录官网后进入开发者平台 点击创建应用输入应用名称 此处应用名称必填,图片上传可选 创建完成后可以看到我们创建应用的AppKey 点击下方的推送设置,设置应用包名 设置完成之后下载demo,集成极光推送需要用到demo中的代码。 集成推送 1.添加jcenter库 在pro...

Dominic2583的博客 587

『言善信』Fiddler工具 — 1、Fiddler介绍与安装

文章目录1、Fiddler简介2、Fiddler功能3、Fiddler工作原理4、Fiddler安装 1、Fiddler简介 Fiddler是强大的抓包工具之一,它能记录所有客户端和服务器之间的HTTP和HTTPS请求,是web调试的利器。 Fiddler是位于客户端和服务端之间的HTTP代理,它的原理是以web代理服务器的形式进行工作的,使用的代理地址是:127.0.0.1,端口默认为8888,我们也可以通过设置进行修改。 Fiddler可以抓取支持HTTP代理的任意程序的数据包,如果要抓取https会

繁华似锦Fighting 1463

极光推送在Android端的集成

这个周末,是最颓废的一个周末了。工作以来,基本每个周末都会学习点知识或者总结些东西。这个周末,身体不是很舒服,结果躺床上打了两天农药,也没有写博客。今天周一,正好我工作不忙,把上周末的博客补上。今天的博客,源于今天项目中的一个小需求:推送。这个需求不是我来做,但是我也有点兴趣,就研究了一下极光推送,并尝试着做了集成。好了,接下来总结一下极光推送在Android的集成和使用。 一....

zhaojun的博客 2万+

微信小游戏CE修改实战:从入门到精通(附防作弊思路)

本文深入探讨微信小游戏的安全攻防实战,重点分析CE修改、反编译和重打包等安全风险。通过详细的内存修改案例和代码保护方案对比,提供从客户端到服务端的全方位防护策略,帮助开发者构建有效的防作弊体系。

m2n3b4v5c6的博客 1136

Cesium中实现GPU计算的泥石流地形侵蚀

通过模拟分析,可以提前识别可能发生泥石流的区域,为防灾减灾提供依据,及时发布预警,避免或减少人员伤亡和财产损失。:在建设公路、桥梁、水库等基础设施时,通过泥石流模拟分析,可以预测泥石流可能对这些设施的影响,帮助工程设计者采取合适的防护措施,确保设施的安全性。:模拟分析有助于为灾后救援工作提供科学依据,确定受灾区域的范围、救援难度等,为救援队伍制定合理的行动方案,提升救援效率。:泥石流是山区常见的地质灾害之一,通过模拟分析可以评估某一地区发生泥石流的风险,指导土地使用规划、人口迁移等决策。

weixin_43481439的博客 1320

安卓SDK——极光推送

关于安卓推送常见的解决方案 之前看见了一篇老文章很好,就顺手转了 https://blog.csdn.net/nishigesb123/article/details/90255770 回过头发现和看的视频讲的内容基本一样呢,233 本文选择了“使用第三方平台”这一解决方案,所选择的平台为——极光推送 推送平台好像挺多的,说起来,现在的推送平台业务拓展的挺多,像数据统计分析、社会化分...

旧日灯塔 1219

智能合约监控告警:提示工程架构师用AI Prompt实现精准预警

当AI大模型(尤其是代码理解模型如CodeLlama、GPT-4 Code)与区块链数据结合,智能合约监控迎来范式革新。AI模型如何精准理解智能合约的业务特殊性?如何避免"AI幻觉"导致的误报?如何让模型学会区分"正常异常"与"攻击前兆"?答案藏在"提示工程"(Prompt Engineering)中。理解特定智能合约的业务逻辑(如DeFi协议的清算机制、NFT的铸造规则)识别复杂的攻击模式(如重入攻击的调用链特征、闪电贷的套利路径)结合链上链下数据进行多维度推理(如关联价格波动与异常交易)

AI架构全栈开发实战笔记 1010

uniapp接入安卓端极光推送离线打包

uniapp接入安卓端极光推送离线打包

qq_1336674576的博客 5372

基于Simulink的加速度计振动分析:单自由度质量-弹簧-阻尼系统

摘要:基于Simulink的加速度计单自由度振动分析 本文研究了加速度计的单自由度(SDOF)质量-弹簧-阻尼系统模型,通过MATLAB/Simulink平台建立了完整的振动分析仿真系统。文章详细阐述了理论建模过程,推导了系统运动微分方程和传递函数,并提供了Simulink模型搭建的具体步骤和MATLAB实现代码。研究通过正弦扫频、随机振动和冲击响应三种典型输入信号,分析了系统的幅频特性、相频特性及时域响应,验证了加速度计的工作机理。仿真结果表明,该方法能有效模拟加速度计在不同激励条件下的动态特性,为传感器

AI的内部世界的博客 162

DC/DC开关电源学习笔记(一)开关电源技术概述

开关模式电源(Switch Mode Power Supply,简称SMPS),又称交换式电源、开关变换器,是一种高频化电能转换装置,是电源供应器的一种。其功能是将一个位准的电压,透过不同形式的架构转换为用户端所需求的电压或电流。开关电源的输入多半是交流电源(例如市电)或是直流电源,而输出多半是需要直流电源的设备,例如个人电脑,而开关电源就进行两者之间电压及电流的转换。【百度百科】

小幽余生不加糖 1619

android极光推送 消息穿透广告弹窗,极光推送弹出两次消息,请大佬们帮忙指点迷津...

本帖最后由 m143 于 2021-3-19 11:55 编辑1、打开APP ,从后端发送推送,APP连续收到2条推送信息2、 打开APP ,APP在后台运行,从后端发送推送(收到一条消息),点击消息进入APP,此时又收到一条消息 ,共计2条代码apiready = function() {initEventListenner();};// 极光推送绑定标签|别名 ,alias为空则自动解绑用户别...

weixin_42144554的博客 669

配置 SAP Web Dispatcher 的实战指南:打通 SAP Fiori、SAP Gateway 与前端系统的关键一跳

SAP Web Dispatcher 在 Fiori 架构中扮演关键角色,作为统一入口处理 HTTPS 请求、实现安全代理和流量分发。它将分散在不同系统的访问路径统一收口,解决浏览器同源策略限制,集中管理 HTTPS 终止和客户端信息传递。典型配置中,Web Dispatcher 监听 443 端口,根据路径将 OData 请求转发至 Gateway 系统,静态资源请求送至前端服务器。SSL 相关配置(如 PSE 文件)确保安全通信,而路由规则(wdisp/system_xx)决定请求转发目标。实施时需注意

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 101

Android 极光推送设置别名

不废话,需求:服务器想向某一个用户推送消息,怎么办? 不会极光推送接入的看我之前写的如何接入极光推送的文章, // 调用 JPush 接口来设置别名。 JPushInterface.setAliasAndTags(getApplicationContext(), ...

谢岩的博客 1万+

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

安卓三方 极光推送

打开腾讯体育,或者qq,或者新闻的时候,还没完全打开就收到了一条推送,这个推送是如何实现的,简单介绍下极光推送。1.首先登录点击打开链接,进入开发者服务,极光推送。现在,关键就是要下载三方库,有了三方库,sdk,我们才能把它的代码整合到自己的工程中,让自己的工程具备推送功能就行了。2.官方提供了Demo ,在3分钟快速集成SDK文档里面,可以下载,如果不了解极光推送,可以吧官方的Demo下载下来运

ss1573的博客 617

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

Android接入极光推送

在官网注册后,并下载SDK后,目录如下: 直接导入将 jiguang、jiguang-demo导入Android Studio中。 然后直接运行。 首先需要现在Application 中注册极光推送 /** * 代表整个软件,然后再AndroidManifest.xml里面的Application设置Android:name为这个类 */ public class BeijingNewsApplication extends Application { /** * // 在appl

qq_46070108的博客 2019

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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