iOS编程高性能之路-自动化编译脚本(2)

本文详细介绍了如何使用-xcconfig参数自动化编译iOS应用,并优化了构建过程,确保能顺利提交至App Store。重点讨论了如何修改info.plist、productName、provisioning_profile等关键信息,以及解析xcodearchive文件结构和实现自动化流程。

[http://blog.sina.com.cn/s/blog_7011f21c0101bkgr.html]

iOS编程高性能之路-自动化编译脚本(2)

  (2012-10-09 18:55:51)
标签: 

自动化编译

 

xcconfig

 

xcodebuild

 

it

分类: iOS开发
自动化编译提交appstore的xcarchive格式

运用-xcconfig 参数
如果我们需要自动化编译出多个可提交的应用,那我们不可避免的需要更改以下这几个信息
1.info.plist 和每个应用息息相关的信息,显示名称,identifier,version和可能我们自己定义的一些和应用挂钩的标示
2.productName (我们不想编译出的包都是一个名把 :))
3.provisioning_profile,code_sign_identity 和每个应用相关的证书信息

如果要在运行xcodebuild的同时去更改这些信息 那我们就需要用到-xcconfig 后面跟随的是文件路径,所以我们需要人工的创建一个.xcconfig文件 然后重新更改以下信息
PRODUCT_NAME = 
INFOPLIST_FILE = 
PROVISIONING_PROFILE = 
PROVISIONING_PROFILE[sdk=iphoneos*] = 
CODE_SIGN_IDENTITY =
CODE_SIGN_IDENTITY[sdk=iphoneos*] = 

具体这些key应该怎么写 我们可以vi 打开我们的xxx.xcodeproj中的project.pbxproj拖到最底部查看 或是 直接打开xcode在buildsetting中直接复制粘贴我们想要更改的配置项到.xcconfig文件(这点xcode还是挺贴心的)这样我们的配置文件就做好了,至于用shell怎么把这几步做成自动化就不用多说了把

接下来我们就要分析一下 xcode archive出来的提交文件
文件结构
xxx.xcarchive
        ---dSYMs/
---xxx.app.dSYM
        ---Info.plist
        ---Products/
---Applications/
---xxx.app

经过一番仔细的查看 我发现archive文件和我们用xcodebuild编译出来的xxx.app.dSYM xxx.app并没有什么区别,只不过多加了Info.plist来加入了一些程序的信息,我们在看下Info.plist这个文件,可以发现 只是一些identifier version等等基本信息 这些信息我们完全可以自己手动的写入,然后我们只要根据这些文件路径组成xcarchive文件 复制到相应的路径 我们就可以在organizer-archives里面提交到app store了

小问题:
加入568h的支持phone5的启动图片 貌似要用ios6 sdk编译才能通过app store的提交审核 不然会因为 Invalid Launch Image   - You app contains a launch image with a size modifier that is only supported for apps built with the iOS 6.0 SDK or later. 而被打回。

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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