iOS 获取APP相关信息 私有API

苹果 App Store iOS 上架预审方案 此外,开发者还要重新等待苹果提审排队,更糟的是,如果触犯了一些苹果较为重视的条款,苹果会延长审核周期以便更仔细地审查该 App,这严重拖延了版本过审时间,影响了项目的规划,付出大量时间成本。苹果对 App Store 上架要求严格,许多 iOS App 开发者由于对繁杂的上架审核标准不够熟悉而在审核时遇到阻碍,为避免上架过程中耗费不必要的时间,可以在上架前选择专业团队来对 App 进行上架预审,减少 App 上架被拒的风险。纸飞机飞机:@Jason33333333。扣扣号:2794963695。 阅读详情


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/* Generated by RuntimeBrowser
   Image: /System/Library/Frameworks/MobileCoreServices.framework/MobileCoreServices
 */

@interface LSApplicationWorkspace : NSObject

// Image: /System/Library/Frameworks/MobileCoreServices.framework/MobileCoreServices

+ (id)defaultWorkspace;

- (id)URLOverrideForURL:(id)arg1;
- (void)_LSClearSchemaCaches;
- (BOOL)_LSPrivateRebuildApplicationDatabasesForSystemApps:(BOOL)arg1 internal:(BOOL)arg2 user:(BOOL)arg3;
- (void)_clearCachedAdvertisingIdentifier;
- (void)addObserver:(id)arg1;
- (id)allApplications;
- (id)allInstalledApplications;
- (id)applicationForOpeningResource:(id)arg1;
- (id)applicationForUserActivityDomainName:(id)arg1;
- (id)applicationForUserActivityType:(id)arg1;
- (BOOL)applicationIsInstalled:(id)arg1;
- (id)applicationsAvailableForHandlingURLScheme:(id)arg1;
- (id)applicationsAvailableForOpeningDocument:(id)arg1;
- (id)applicationsOfType:(unsigned int)arg1;
- (id)applicationsWithAudioComponents;
- (id)applicationsWithExternalAccessoryProtocols;
- (id)applicationsWithSettingsBundle;
- (id)applicationsWithUIBackgroundModes;
- (id)applicationsWithVPNPlugins;
- (void)clearAdvertisingIdentifier;
- (void)clearCreatedProgressForBundleID:(id)arg1;
- (id)delegateProxy;
- (id)deviceIdentifierForAdvertising;
- (id)deviceIdentifierForVendor;
- (id)directionsApplications;
- (BOOL)downgradeApplicationToPlaceholder:(id)arg1 withOptions:(id)arg2 error:(id*)arg3;
- (void)enumerateBundlesOfType:(unsigned int)arg1 usingBlock:(id /* block */)arg2;
- (BOOL)establishConnection;
- (BOOL)getClaimedActivityTypes:(id*)arg1 domains:(id*)arg2;
- (unsigned int)getInstallTypeForOptions:(id)arg1 andApp:(id)arg2;
- (void)getKnowledgeUUID:(id*)arg1 andSequenceNumber:(id*)arg2;
- (BOOL)installApplication:(id)arg1 withOptions:(id)arg2;
- (BOOL)installApplication:(id)arg1 withOptions:(id)arg2 error:(id*)arg3;
- (BOOL)installApplication:(id)arg1 withOptions:(id)arg2 error:(id*)arg3 usingBlock:(id /* block */)arg4;
- (id)installBundle:(id)arg1 withOptions:(id)arg2 usingBlock:(id /* block */)arg3 forApp:(id)arg4 withError:(id*)arg5 outInstallProgress:(id*)arg6;
- (BOOL)installPhaseFinishedForProgress:(id)arg1;
- (id)installProgressForApplication:(id)arg1 withPhase:(unsigned int)arg2;
- (id)installProgressForBundleID:(id)arg1 makeSynchronous:(unsigned char)arg2;
- (id)installedPlugins;
- (id)installedVPNPlugins;
- (BOOL)invalidateIconCache:(id)arg1;
- (BOOL)isApplicationAvailableToOpenURL:(id)arg1 error:(id*)arg2;
- (BOOL)openApplicationWithBundleID:(id)arg1;
- (BOOL)openSensitiveURL:(id)arg1 withOptions:(id)arg2;
- (BOOL)openSensitiveURL:(id)arg1 withOptions:(id)arg2 error:(id*)arg3;
- (BOOL)openURL:(id)arg1;
- (BOOL)openURL:(id)arg1 withOptions:(id)arg2;
- (BOOL)openURL:(id)arg1 withOptions:(id)arg2 error:(id*)arg3;
- (void)openUserActivity:(id)arg1 withApplicationProxy:(id)arg2 completionHandler:(id /* block */)arg3;
- (id)operationToOpenResource:(id)arg1 usingApplication:(id)arg2 uniqueDocumentIdentifier:(id)arg3 sourceIsManaged:(BOOL)arg4 userInfo:(id)arg5 delegate:(id)arg6;
- (id)operationToOpenResource:(id)arg1 usingApplication:(id)arg2 uniqueDocumentIdentifier:(id)arg3 userInfo:(id)arg4;
- (id)operationToOpenResource:(id)arg1 usingApplication:(id)arg2 uniqueDocumentIdentifier:(id)arg3 userInfo:(id)arg4 delegate:(id)arg5;
- (id)operationToOpenResource:(id)arg1 usingApplication:(id)arg2 userInfo:(id)arg3;
- (id)placeholderApplications;
- (id)pluginsWithIdentifiers:(id)arg1 protocols:(id)arg2 version:(id)arg3;
- (id)pluginsWithIdentifiers:(id)arg1 protocols:(id)arg2 version:(id)arg3 applyFilter:(id /* block */)arg4;
- (id)pluginsWithIdentifiers:(id)arg1 protocols:(id)arg2 version:(id)arg3 withFilter:(id /* block */)arg4;
- (id)privateURLSchemes;
- (id)publicURLSchemes;
- (BOOL)registerApplication:(id)arg1;
- (BOOL)registerApplicationDictionary:(id)arg1;
- (BOOL)registerApplicationDictionary:(id)arg1 withObserverNotification:(int)arg2;
- (BOOL)registerBundleWithInfo:(id)arg1 options:(id)arg2 type:(unsigned int)arg3 progress:(id)arg4;
- (BOOL)registerPlugin:(id)arg1;
- (id)remoteObserver;
- (void)removeInstallProgressForBundleID:(id)arg1;
- (void)removeObserver:(id)arg1;
- (BOOL)uninstallApplication:(id)arg1 withOptions:(id)arg2;
- (BOOL)uninstallApplication:(id)arg1 withOptions:(id)arg2 usingBlock:(id /* block */)arg3;
- (BOOL)unregisterApplication:(id)arg1;
- (BOOL)unregisterPlugin:(id)arg1;
- (id)unrestrictedApplications;
- (BOOL)updateSINFWithData:(id)arg1 forApplication:(id)arg2 options:(id)arg3 error:(id*)arg4;

// Image: /System/Library/Frameworks/SafariServices.framework/SafariServices

- (void)_sf_openURL:(id)arg1 withOptions:(id)arg2 completionHandler:(id /* block */)arg3;

@end


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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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Gz_Jason_chen
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