Android 版本更新下载自动安装APK,并解决Android6.0,7.0安装失败的问题

【三维重建】基于多视角图像的三维重建 基于多视角图像的三维重建》 阅读详情
http://www.jb51.net/article/98092.htm
http://blog.youkuaiyun.com/asialyf/article/details/53259579


6.0权限问题:申请动态权限,然后回调执行onRequestPermissionsResult
private Intent updataService ;
private static int REQUESTPERMISSION = 110 ;
public void upData(){
   updataService = new Intent(SplashActivity.this,  UpdataService.class);
   updataService.putExtra("downloadurl",version.url);
   if(ContextCompat.checkSelfPermission(this,Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE) != PackageManager.PERMISSION_GRANTED){
//申请权限    
    ActivityCompat.requestPermissions(this, new String[]{Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE}, REQUESTPERMISSION);    
    CommonToast.showToast("请允许权限进行下载安装");
   }else{    
       startService(updataService);
   }
}
@Override
public void onRequestPermissionsResult(int requestCode, String[] permissions, int[] grantResults) {
    super.onRequestPermissionsResult(requestCode, permissions, grantResults);    
    if(requestCode==REQUESTPERMISSION){ 
         if(permissions[0].equals(Manifest.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE)){
            if (grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED){
                if(updataService!=null)
                     startService(updataService);
             }else{
//提示没有权限,安装不了咯
            }
         }
    }
}
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7.0权限问题:
项目中发现在自动更新功能的时候,下载好了apk的文件后在android7.0系统中不能自动跳到安装界面,后来百度了一番解决了问题。

原因:

我们先来看看产生的原因:当我们在7.0上使用系统服务去下载apk并且试图安装时,有可能由于权限问题导致安装失败。 
每个Android版本的发布,对于安全性问题的要求越来越高,也为Android程序员增加了额外的工作量。Android6.0引入动态权限控制(Runtime Permissions),Android7.0引入私有目录被限制访问和StrictMode API 。私有目录被限制访问是指在Android7.0中为了提高应用的安全性,在7.0上应用私有目录将被限制访问,这与iOS的沙盒机制类似。StrictMode API是指禁止向你的应用外公开 file:// URI。 如果一项包含文件 file:// URI类型 的 Intent 离开你的应用,则会报出异常。

更新步骤:

1.调接口判断是否需要进行更新。 
2.更新进行apk文件的下载。 
3.下载完毕后自动跳转到更新页面。

解决方法:

我的问题主要是出现在第三步,下载好了apk文件后不能跳转,下面来看如何解决 
1.manifest进行注册:

 <provider
            android:name="android.support.v4.content.FileProvider"
            android:authorities="你的包名.fileprovider"
            android:grantUriPermissions="true"
            android:exported="false">
            <meta-data
                android:name="android.support.FILE_PROVIDER_PATHS"
                android:resource="@xml/file_paths" />
        </provider>
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2.xml文件编写: 
新建xml文件夹,编写file_paths:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<resources>
    <paths>
        <external-path path="" name="download"/>
    </paths>
</resources>
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3.写跳转代码:

   if(Build.VERSION.SDK_INT>=24) {//判读版本是否在7.0以上
                    Uri apkUri = FileProvider.getUriForFile(this, "你的包名.fileprovider", apkFile);//在AndroidManifest中的android:authorities值
                    Intent install = new Intent(Intent.ACTION_VIEW);
                    install.setFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK);
                    install.addFlags(Intent.FLAG_GRANT_READ_URI_PERMISSION);//添加这一句表示对目标应用临时授权该Uri所代表的文件
                    install.setDataAndType(apkUri, "application/vnd.android.package-archive");
                    startActivity(install);
                } else{
                    Intent install = new Intent(Intent.ACTION_VIEW);
                    install.setDataAndType(Uri.fromFile(apkFile), "application/vnd.android.package-archive");
                    install.setFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK);
                    startActivity(install);
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主要就是判断下如何使大于等于7.0系统,通过FileProvider类来获取到apk文件。 
以上过程亲测有效。

同时在调用系统相机的时候,如果涉及到Uri.fromFile(file)这样的代码,都需要替换成上述通过Provider来回去Uri。



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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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qt android编译顺序,Qt5.14.2 For Android 首次编译失败的解决方法(个人总结版)

刚才发现了一个问题,我的基础设置是项目配置中我把android-24 改为 Android Studio中的android21就不好用了,24可以正常编译这里设置的是android5.0,7.0也是可以正常使用的。这个问题困扰我了3天 ,今天终于是可以正常编译,但是貌似debug还是有问题。不过已经可以正常打包了。也可以通过qDebug()打印信息,打不出来请检查真机设置。下面说一下方法。首先我是...

weixin_35604021的博客 1966

VirtualApp多版本兼容适配全攻略:从Android 6到Android 14,沙盒引擎不“翻车“的实战避坑手册

“昨天还能正常双开的微信,手机一升级系统就闪退;在沙盒里装好的应用,换个新机型却连解析都过不了。”——这类“换个系统就翻车”的现象,几乎是每个 VirtualApp 使用者的共同记忆。VirtualApp 作为一款运行在 Android 系统上的沙盒引擎(业界常称“应用多开虚拟机”),其核心原理是拦截并代理系统框架层服务,而 Android 的每个大版本都会悄悄改动这些服务的接口签名与行为,因此“

gitblog_00572的博客 124
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