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我也要
AI摘要
博客主要讲述在iOS开发中，使用pod 'MBProgressHUD'进行pod install后发现其没有隐私清单，即便指定版本也如此。同时给出了解决办法，使pod install后能多出包含隐私清单的文件夹，还提及了其他第三方添加隐私清单的相关博客。
我们使用pod 'MBProgressHUD'，pod install后发现MBProgressHUD并没有隐私清单，如下图，即使pod 'MBProgressHUD' ~> '1.2.0'也一样没有
我们可以这样写：
pod 'MBProgressHUD',:git => 'https://github.com/jdg/MBProgressHUD.git', :commit => '18c442d57398cee5ef57f852df10fc5ff65f0763'
这样pod install 之后就会多出一个文件夹，里面就是隐私清单了，如下图：
其他第三方添加隐私清单：
AFNetworking：傻瓜式手把手教你如何给AFNetworking添加隐私清单-优快云博客
SDWebImage：傻瓜式手把手教你如何给SDWebImage添加隐私清单-优快云博客
Xcode隐私协议适配
三方SDK在上面的列表中，分为两种情况：以二进制集成（framework），需要包含签名和隐私清单，从目前来看，三方SDK都更新了以源码集成，只需要包含隐私清单，如果三方SDK最新版SDK里面包含了，拿过来用即可，更不更新SDK都行，如果三方SDK最新版也没有包含，可以不用管三方SDK不在上面的列表中：签名和隐私文件有没有都行，最好有自己的App里面，只需要包含本身App里用到的隐私Api说明。
需要隐私清单签名的 SDK 功能描述
系列（如FirebaseABTesting、FirebaseAuth、FirebaseFirestore等）：Google的移动和Web应用开发平台，提供了丰富的功能，如用户身份验证、实时数据库、云存储等。：Swift中的HTTP网络通信库，提供了更现代化和易于使用的API，相比于AFNetworking，Alamofire更适合Swift项目。：用于绘制图表和图形的Swift库，提供了各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等。：用于在iOS应用中播放动画的库，可以使用JSON文件创建复杂的矢量动画。
VLOOKUP_fixed.py
VLOOKUP_fixed.py
iOS - 超好用的隐私清单修复脚本（持续更新）
ITMS-91053: Missing API declaration ITMS-91056: Invalid privacy manifest ITMS-91061: Missing privacy manifest
D打卡签到，蓝牙中继，广播信号模拟器
模拟WIFI或蓝牙，有如下4种运行模式 1、WIFI模式：指定SSID、BSSID名称等，模拟WIFI，供设备连接。 2、蓝牙静态模式：指定MAC地址，广播固定的RAW数据。 3、蓝牙动态主机模式：扫描周围蓝牙设备，获取指定MAC地址的蓝牙及其RAW数据，实时发送至Cloud云端，可以设定时间段，只在设定的时间段内发送。 4、蓝牙动态从机模式：指定MAC地址，从Cloud云端获取动态主机模式实时上传的该MAC地址的RAW数据，并广播RAW数据。 准备工作： 1、板子：选择ESP32C3或ESP32C3 Supermini 2、nRF Connect手机app：用于扫描获取待模拟蓝牙设备的MAC和RAW数据。 Wifi分析仪或WiFi魔盒手机APP：用于扫描获取待模拟WIFI设备的SSID和BSSID。 3、可使用官方flash_download_tool_3.9.11工具来固件烧录。 使用说明： 上述完成后，设备首次上电，RESET一侧的指示灯会常亮，可以把它理解成电源指示灯； BOOT一侧的灯会亮，该灯常亮，表示设备开启了AP模式，此时设备会发射一个WIFI信号源，名称为ESPWIFI_AP，密码为12345678，手机或电脑连接该WIFI，浏览器输入192.168.4.1，进入设备的配置页面，进行相应的配置，其中动态主机模式和动态从机模式的SSID、Pwd 及要模拟的蓝牙MAC地址。配置完成并保存后，会重启，重启后设备会按照保存的配置运行。若下次要修改设备配置，可以长按BOOT按键，等待BOOT一侧的灯常亮，即进入AP模式，再按照上述流程配置即可。 仅用于蓝牙设备的开发与调试，请勿用于签到等违法违纪用途。
YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集：313 张 · 验证集：37 张 · 测试集：18 张 · 总计：368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位，其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域，涵盖肢体导联（I、II、III）与加压肢体导联（aVR、aVL、aVF），以及胸前导联（V1至V6），适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸，波形清晰、基线稳定，具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
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企业级AI应用开发框架，支持多厂商大模型统一接入与管理，安全可控的企业知识库与高精度检索优化能力，提供可视化流程编排、自主决策智能体与多智能体协同调度，兼容主流 Agent Skill 协议，帮助企业与开发者零门槛快速构建安全、高效、可落地的AI智能体应用与行业解决方案。
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