IOS行货自动打包

本文详细介绍了使用 xcodebuild 和 xcrun 命令进行 iOS 应用的清理、编译及打包过程,并提供了包含签名在内的自动打包步骤。

原文地址:http://www.cnblogs.com/yesun/archive/2013/08/16/3261839.html

通常打包采用xcodebuild和xcrun两个命令,xcodebuild负责编译,xcrun负责将app打成ipa。

 
常见步骤如下:
1、清理工程

/usr/bin/xcodebuild -target targetName clean

2、编译工程

/usr/bin/xcodebuild -target targetName

3、打包

/usr/bin/xcrun -sdk iphoneos PackageApplication -v path/To/xxx.app -o xxx.ipa

 如果是含签名的包,上面两个命令需要增加一些参数。

xcodebuild -target targetName CODE_SIGN_IDENTITY="iPhone Distribution:XXXXXX"
xcrun -sdk iphoneos PackageApplication -v 源app路径 -o 输出的ipa路径 --sign "iPhone Distribution:XXXXXX"


自动打包步骤:
1、先用xocde手动编译好一个App,假设为MyApp.app
 
2、导入证书文件到MAC的钥匙链
//创建钥匙链
security create-keychain -p myapp myapp.keychain
//解锁,否则回弹框等待输入密码
security unlock-keychain -p myapp myapp.keychain
//导入证书
security import /opt/myapp.p12 -k myapp.keychain -P mypassword -T /usr/bin/codesign


3、以MyApp.app为模板,copy一个备份,然后进行各种资源的替换,比如替换了应用的图片文件等

4、替换对应的*.mobileprovision文件到MyApp.app目录

5、删除MyApp.app下的签名信息_CodeSignature

6、修改info.plist Bundle indentifier和*.mobileprovision一致
7、修改MyApp.xcent中application-identifiervalue值为对应证书名称,可以以一个xcent为模板,注意如果没有aps-environment关键字,打出来的ipa包将没有apns模块,格式如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
        <key>application-identifier</key>
        <string>Z4LR7CBRUD.com.yesun.vic</string>
        <key>aps-environment</key>
        <string>production</string>
        <key>get-task-allow</key>
        <false/>
</dict>
</plist>


8、重签名codesign

/usr/bin/codesign --force --sign 9c8b212f6a2c2382847b104e387a01b246d4ce42 --resource-rules=MyApp.app/ResourceRules.plist --entitlements MyApp.xcent Mkey3G.app


9、生成ipa包

/usr/bin/xcrun -sdk iphoneos  PackageApplication -v MyApp.app -o MyApp.ipa  --sign  9c8b212f6a2c2382847b104e387a01b246d4ce42 --embed MyApp.app/embed.mobileprovision


10、删除钥匙链

security delete-keychain myapp.keychain

带xcodebuild编译的打包步骤如下:

    导入钥匙链
    对工程clean
    修改info信息
    修改project信息
    xcodebuild
    替换各种资源文件
    修改xcent
    重新签名codesign
    xcrun打ipa
    删除钥匙链

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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