关于 IOS 的299$ Enterprize IDP (In House)及Installing Apps Wirelessly 详解

本文介绍iOS299美元企业模式的应用开发流程,包括无需提交App Store审核的特点、自行配置服务器供用户通过URL安装的方法,以及提供官方文档链接和详细的In-house开发教程。



1。首先要明白什么是 IOS 299$ 美元企业模式企业类型的是不让上传到appstore的,所以不存在审核期。
它是要你自己配置个服务器,让别人通过URL的形式来安装的。

2.官文的文档地址
   https://developer.apple.com/programs/ios/enterprise/

3.In-house 开发文档


4.In-house  开发相关的博客及中文教程
kmyhy 专栏
企业版IDP的申请及“In House”发布  完全中文开发及发布教程
http://blog.youkuaiyun.com/kmyhy/article/details/6418280
(申请 appId 教程: http://bbs.iosnew.com/read.php?tid=593 )

企业版IDP的申请及“In House”发布  完全中文开发及无线布属教程
http://blog.youkuaiyun.com/kmyhy/article/details/7054458

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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