iOS APP上线 发布流程

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上架前预热

先登陆自己的开发者账号（自己提前注册好 iOS 开发者账号，这里假设你已经拥有了一个 iOS 开发者账号），进入这个页面：https://developer.apple.com/account/overview.action

由于我提交上架的是iOS Apps，因此进入最左边这一栏：

一开始，看着这几个“Certificates、Identifiers、Devices、Provisioning Profiles”，感觉没什么的，但是到实际用起来，特么的我就蒙圈了。下面解释一下这几个到底是什么鬼，揭开它们的庐山真面目。

  • Certificates: 证书，常用的证书类型有4种：真机调试证书、推送调试证书，发布证书、推送生产证书。
  • Identifiers: App ID，跟项目工程的 Bundle Identifier（就是下图红箭头指向的me.angelen.Ganker）匹配，如下图所示：
  • 需要支持推送、Game Center 等功能的 App ID 不能包含通配符* （下图就是在新建App ID时，选择App ID的后缀）。
  • Devices: iOS设备在真机调试、AdHoc发布时都需要包含设备的UDID才可以安装。
  • Provisioning Profiles: 配置文件(描述文件)，不同类型的开发者账号都包含 Development、AdHoc 这两种 Profile，不同的是个人、公司开发者账号有发布到 AppStore 的 Profile，而企业开发者账号则是 InHouse 企业内发布的 Profile。

看到我又乱了，不怕，慢慢来解释。

开始上架之路

1. 申请App ID

选中Identifiers的App IDs，点击右上角的“＋”号填写相应信息来申请App ID。

注意：这个App ID Description的Name是用来描述你的App Id，这个随便填，没有什么限制，最好是项目名称，这样方便自己辨识（不允许中文喔）。

注意：App ID Suffix，这是你 App Id 的后缀，这个需要仔细。因为这个内容和你的程序直接相关，后面很多地方要用到，最好是com.yourcompany.yourappname的格式，我用的是项目中的 Bundle Identifier（反正这样是最保险的，上面有提到什么是 Bundle Identifier ）。

注意：App Services，默认会选择2项，不能修改，只需要选择上自己需要的服务即可，不知道在哪里看到说是必须要选上推送，否则后面就没有办法修改了，但是我自己测试的是可以修改的。

如果不放心的程序员，可以选上喔，然后点击Continue。

确认没有错的话直接点击 Submit 后点击 Done 即完成 App ID 的创建，如下图所示：

2. 创建证书（Certificates）
2.1 创建证书请求文件

先创建一个证书请求文件。在 Mac 上的应用程序找到“钥匙串访问”，如下图这个图标：

打开后，选择 钥匙串访问–证书助理–从证书颁发机构请求证书，如下图所示：

填写好证书信息，保存该证书。

注意：用户邮件地址填写开发者的邮件，常用名称是证书中密钥的名字，CA 电子邮件地址不用填。
点击“继续”，选择存储该证书的位置，即可生成证书请求文件，如下图所示：

2.2 开始创建证书

证书有两大类，开发证书（Development，也称为调试证书）和发布证书（Production）。

常用的有以下几种：

① iOS App Development：真机调试证书。

② Apple Push Notification service SSL (Sandbox)：推送调试证书，直接用 Xcode 调试到设备的 App 需要调试证书推送通知。

③ App Store and Ad Hoc：发布证书，App Store、In-House（之前是有这个的，不过我现在看不到，先不管）、Ad Hoc 发布方式都需要这个证书来签名。

④ Apple Push Notification service SSL (Sandbox & Production)：推送正式证书，AppStore、In-House、AdHoc 都需要用正式推送证书推送通知。

注意：这几种证书的创建都是需要上传CSR文件（就是刚刚创建好的 CertificateSigningRequest.certSigningRequest文件）。

发布证书和开发者证书需要操作两次，分别创建，开发者证书用于真机调试，发布证书用于提交到 App Store。
比如先勾选 iOS App Development，点击 Continue，它会提示你需要一个 CSR 文件。

机智如我早就已经创建好了，就是那个上面说的 CertificateSigningRequest.certSigningRequest文件。
好，继续 Continue。

选择那个 CSR 文件，点击 Generate。

可以把他下载到 Mac 找个地方放着。
同样的，App Store and Ad Hoc 也是一样的方法来创建即可。

哎呀，还可以，知道我已经创建了 iOS App Development，给我变灰不可以点击了。
到了最后一步，跟创建 iOS App Development 差不多：

不过跟 iOS App Development 的证书的Name有点不同。一个是 iOS Development: Microlen Yan（我的），另一个是 iOS Distribution: Y..S.. Technology Co., Ltd.（公司的）。也下载到电脑以后，你 Mac 上有了以下这两个文件：

在开发者中心也可以看到：

这两个证书都是有效期1年。
双击这两个 cer 证书文件，就可以安装好了这两个证书。（如果安装不上，可以直接将证书文件拖拽到钥匙串访问的列表中）
安装完成之后应该是这样子的：

3. 创建配置文件（描述文件Provisioning Profile）

点击右上角的“＋”号，分别创建开发用的 Provisioning Profile 和发布到 App Store 用的 Provisioning Profile：

以iOS App Development为例。

选择之前已经创建好的App ID，下一步：

选择证书，这个也是刚刚创建好的证书。继续下一步：

注意：开发的 Provisioning Profile 需要真机调试，所以这里要绑定一个或以上的真机，这里我是之前添加过真机了，所以可以直接勾选；如果没有的话，需要将真机的 UUID 复制出来在此添加（方法：使用手机 Safari 访问http://fir.im/udid ）。还有就是，在发布的 Provisioning Profile 中，是没有这一步的，道理我们都懂！（不懂也不要问度娘）
好，勾选了之后，直接 Continue：

填写好了 Profile Name 之后，点击 Generate 生成：

下载下来吧，骚年！然后去创建发布用的 Provisioning Profile，步骤和以上的差不多。
在选择证书的时候有一点点不同：

同样完成以后，下载下来。现在就多了两个 Provisioning Profile：

双击就添加到 Xcode 中，这样在真机调试或者发布时，就可以分别有不同的 Provisioning Profile 与其对应。不过，其实可以不用下载保存，因为可以在Xcode那里下载的（具体操作下面有，我也是后来才听说的，原谅我没有好好读书）。

4. 项目配置（在 Xcode 进行）

在 Xcode 中，选择 Xcode–Preference 以下界面，选择 Accounts 选项卡：

选中那个 Admin 的，然后点击 View Details…

在这里可以下载你的 Provisioning Profile（Xcode做得还可以的是不是）。
配置以下项目 PROJECT 的 Provisioning Profile 属性：

然后用真机打包：Product–Archive（如果不是连真机，好像 Archive 这个菜单项是灰色不可以点击的）

为了保险起见、让苹果审核顺利一点，先点击“Validate…”来验证一下：

验证验证着就出现以下这个问题了：

看来是这个 iTunes Connect 的问题，那就先去 iTunes Connect 去注册一个该 app 的信息吧。

https://itunesconnect.apple.com/WebObjects/iTunesConnect.woa/ra/ng/
我试了好多次才进去的，apple 这个坑爹货。点击“我的 App”，新建一个 App 吧。

点击创建之后

填写完相应信息，点击“1.0 准备提交”。
把要填的信息包括：版本信息、App 综合信息、Game Center（我的暂时没有用到）、App 审核信息、额外信息，填写完毕之后存储一下（建议每填一下存储一下，iTunes Connect 经常网络搞飞机的）。
对了，还有一个“构建版本”，这个把代码打包成 ipa 文件而已。构建版本（下面有构建方法）完成之后，再来这个 iTunes Connect 里填写“构建版本”

构建版本的方法有两种，一种是使用 Xcode，另一种就是下载一个叫 Application Loader 这个软件：

  • Xcode 构建版本：
    用真机打包：Product–Archive 之后进入以下页面（或者已经 Archive 了的话就可以通过 Window–Organizer 进入）：

看到蓝色背景的按钮没有，Upload to App Store…之后按照提示操作吧。

我建议使用 Application Loader 的。

  • Application Loader 构建版本：
    如上图，点击“Export…”，导出一个 ipa 文件（其实这个时候就可以点击“Validate…”，但是我懒）。
    然后打开 Application Loader 这个软件，双击“交付您的应用程序”：

它会验证你的 app，如果这里上传完毕没有报错的话，那么 10 分钟左右等 apple 那边处理完这个版本，就可以到 iTunes Connect 里的“构建版本”选择刚刚上传好的这个版本。
填好就像这样子啦：

好，信息都填写完毕了。iTunes Connect 右上角提交审核吧！祝君 app 顺利上架！


标签
#发布 #app store #app #ios #应用
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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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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苹果iOS App上架流程，非iOS开发人员上架教程

App价格与销售范围填写。一般情况下，App的销售价格为免费的，销售的地区选择所有国家和地区，如果App应用支持bitcode，侧选择自动编译bitcode。填完App的宣传文本关键词后，接下来需要选择上传的App包，即将上面打包好的App包（ipa）通过Application Loader进行上传，上传成功后，构建版本右侧即可出现➕，如下图所示，点击选择对应的版本包即可，2、点击添加以供审核就可以提交审核了，接下来就是等待审核了，中途有啥问题，会收到邮件提示，审核通过了也会收到邮件提示。

m0_74760716的博客 1889

AppStore发布流程（从证书创建到app发布一站式）

简介 iOS-APP发布流程细分一般包含八部分： 有可用的苹果开发者账号（AppID）。 app相关证书信息配置（开发者发布证书、描述文件）。 开发工具（XCode）设置。 打包应用app。 itunes平台填写待提交app信息。 提交ipa文件到itunes平台。 提交审核。 等待审核结果。 本文主要针对这八部分以图文形式进行说明。 一、苹果开发者账号 如果已经有可用账号了...

努力，可能成功！放弃，注定失败！ 1550

iOS app开发流程

iOS app开发流程 业务 熟悉项目核心思想、功能业务、开发流程； 评估项目开发时间，及时反馈； 根据UI设计图，项目开发周期，指定开发进度； 开发框架 选定设计模式：MVC、MVVM； 基类封装 工具类：网络、管理、控制 第三方库：网络请求、HUD、MJ刷新、SDImg、Masnay 扩展类：按钮、字符串、时间等 宏定义 具体功能开发 启动：图标、启动图、引导页 登录注册 业务逻辑代...

Emperor_huanzi 的博客 691

AppStore发布流程

简介 iOS-APP发布流程细分一般包含八部分： 有可用的苹果开发者账号（AppID）。 app相关证书信息配置（开发者发布证书、描述文件）。 开发工具（XCode）设置。 打包应用app。 itunes平台填写待提交app信息。 提交ipa文件到itunes平台。 提交审核。 等待审核结果。 本文主要针对这八部分以图文形式进行说明。 一、苹果开发者账号 如果已经有可用账号了...

努力，可能成功！放弃，注定失败！ 407

uni-app 全平台打包上线一站式指南

uni-app 作为一款跨平台开发框架，具有众多显著的特点和优势。特点兼容性出色，一套代码能够编译运行于多个平台，如 iOS、Android、H5 等，极大地节省了开发成本。开发速度快，HBuilderX 的支持使得开发和编译效率颇高。优势学习成本低，基于 Vue.js 开发，对于熟悉 Vue 语法和微信小程序开发的人员来说，能够快速上手。扩展能力强，支持 nvue 以及原生的 iOS 和安卓开发，便于功能拓展。为何选择 uni-app 开发。

qq_22232065的博客 2487
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