ios 新浪微博分享

ios 新浪微博分享 iOS 新浪微博分享,调用官方的sdk, 欢迎学习,下载 立即下载

1. 首先在http://open.t.sina.com.cn/中申请成为开发者,再创建不同的应用,获得相应的AppKey (在下面链接中的source即为appkey)

 

2. 登录认证:

NSString *authString= [NSString stringWithFormat:@"%@:%@",sinaIDField.text,sinaPasswordField.text];

NSData *authData= [authString dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];

NSString *authValue= [NSString stringWithFormat:@"Basic%@",[authData base64EncodingWithLineLength:80]];

 

NSURL *url= [NSURL URLWithString:@"http://api.t.sina.com.cn/account/verify_credentials.xml?source=3930264715"];

NSMutableURLRequest *request= [[NSMutableURLRequest alloc] initWithURL:url];

[request setHTTPMethod:@"GET"];

[request setValue:authValue forHTTPHeaderField:@"Authorization"];

 

NSURLResponse *response;

NSError *error;

 

[NSURLConnection sendSynchronousRequest:request returningResponse:&response error:&error];

 

[request release];

 

NSHTTPURLResponse *httpResponse= (NSHTTPURLResponse *)response;

 

int statusCode= [httpResponse statusCode];

 

NSLog(@"statuscode = %d",statusCode);

 

if (statusCode!= 200){

alertTitle = @"帐号或密码错误";

alertMassage = @"请您输入正确的帐号和密码!";

}else {

alertTitle = @"";

alertMassage = @"登录成功!";

}

}

UIAlertView *alert= [[UIAlertView alloc] initWithTitle:alertTitle

message:alertMassage

delegate:nil cancelButtonTitle:@"确定"

otherButtonTitles:nil];

[alert show];

[alert release];

 

 

3.将内容(图片 文字)发送到新浪微博

NSString *authString= [NSString stringWithFormat:@"%@:%@",[[NSUserDefaults standardUserDefaults] objectForKey:@"sinaID"],[[NSUserDefaults standardUserDefaults] objectForKey:@"sinaPassword"]];

NSData *authData= [authString dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];

NSString *authValue= [NSString stringWithFormat:@"Basic%@",[authData base64EncodingWithLineLength:80]];

 

 

NSString *boundary= @"0xKhTmLbOuNdArYckkk";

NSString *filename= @"test.jpg";

 

NSData *imageData= UIImageJPEGRepresentation(shareImage,1);

 

 

NSString *bodyPrefixString =[NSString stringWithFormat:@"--%@/r/n",boundary];

NSString *bodySuffixString =[NSString stringWithFormat:@"/r/n--%@--/r/n",boundary];

NSString *contentDisposition= [NSString stringWithFormat:@"Content-Disposition:form-data; name="pic"; filename="%@"/r/n",filename];

NSString *contentImageType =[NSString stringWithFormat:@"Content-Type:image/%@/r/n",[filename pathExtension]];

NSString *contentTransfer = @"Content-Transfer-Encoding:binary/r/n/r/n";

 

NSString *bodyUpdateField= [NSString stringWithFormat:@"Content-Disposition:form-data;name="status"/r/n/r/n%@/r/n",[NSString stringWithFormat:@"%@",textView.text]];

NSMutableData *postBody= [NSMutableData data];

 

[postBody appendData:[bodyPrefixString dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding allowLossyConversion:NO]];

[postBody appendData:[bodyUpdateField dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding ]];

[postBody appendData:[bodyPrefixString dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding allowLossyConversion:NO]];

[postBody appendData:[contentDisposition dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding ]];

[postBody appendData:[contentImageType dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding ]];

[postBody appendData:[contentTransfer dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding]];

[postBody appendData:imageData];

[postBody appendData:[bodySuffixString dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding allowLossyConversion:NO]];

 

 

NSString *baseURL= [NSString stringWithFormat:@"http://api.t.sina.com.cn/statuses/upload.xml?source=3930264715"];

NSURL *url= [NSURL URLWithString:baseURL];

NSMutableURLRequest *mainRequest= [[NSMutableURLRequest alloc] initWithURL:url

cachePolicy:NSURLRequestUseProtocolCachePolicy

timeoutInterval:30.0f];

 

[mainRequest setHTTPMethod:@"POST"];

[mainRequest setValue:authValue forHTTPHeaderField:@"Authorization"];

NSString *contentType= [NSString stringWithFormat:@"multipart/form-data;boundary=%@",boundary, nil];

[mainRequest setValue:contentType forHTTPHeaderField:@"Content-Type"];

[mainRequest setHTTPBody:postBody];

 

NSURLResponse *shareResponse;

NSError *error;

 

NSData *responseData= [NSURLConnection sendSynchronousRequest:mainRequest returningResponse:&shareResponse error:&error];

NSString *responseString= [[NSString alloc] initWithData:responseData encoding:NSUTF8StringEncoding];

 

NSHTTPURLResponse *httpResponse= (NSHTTPURLResponse *)shareResponse;

 

int statusCode= [httpResponse statusCode];

 

NSLog(@"statuscode = %d",statusCode);

 

BOOL succeed= NO;

if (statusCode== 200){

succeed = YES;

}

[mainRequest release];

 

 

NSLog(@"responsestring : %@",responseString);

 

[responseString release];

 

[uploadWaiting stopAnimating];

 

NSString *message= nil;

if (succeed){

message = @"分享成功";

}else {

message = @"分享失败";

}

UIAlertView *alert= [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"" message:message

delegate:self

cancelButtonTitle:@"确定" otherButtonTitles:nil];

[alert show];

[alert release];

完整的iOS新浪微博分享功能开发 主要为大家详细介绍了较为完整的iOS新浪微博分享功能开发的相关资料,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下 立即下载

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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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