官方渠道ios应用审核加速@AppStore上架加速

本文介绍了AppStore中提交应用的加速审核策略,包括官方提供的三次紧急审核机会如何合理使用,以及第三方加速审核服务背后的真相。此外,还分享了一些成功申请加速审核的理由案例。

  app store中提交应用的加速审核该怎么利用? 看到很多第三方的渠道也在做加速,他们是怎么操作呢?

  App Store中提交应用的加速审核一年有三次,应该用在:

  1、你的应用有大促销,急需上架

  2、你的应用有大bug,不马上替换,就会被用户骂死

  3、任何紧急的情况



  实际上这些都是苹果文档上说的,如果不符合这些条件,一般来说,苹果也不会给你通过加速审核。

  不是P1的Bug,不要申请紧急审核。如果需要紧急审核,请把问题描述的严重一些,尽量描述详细。把感谢苹果大爷的大爷的话放到后边,最后再惊天地、泣鬼神的表个态。

  1.所谓的第三方审核加速:

  一是他们真的"有人"

  但最多的还是他们利用了一些人对紧急审核权利的不知情,替开发者提交审核申请。其实官方对于紧急审核的次数并没有严格限制,不成功就退款,和"生男秘方,生女退款"没区别。



  其实就是自己编一个借口,然后提交给苹果申请加速

  之前编过的并且成功实践的一些理由示例:

  1. 这是帮别人做的外包,必须按期上线否则我将收不到外包费用

  2. 后台服务器更换了,原域名已作废,必须尽快更换线上应用指定的服务器地址



数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用
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