极光推送的经验总结

极光推送 流程:

创建 一个 APP ID
1.推送证书
创建 对应的 推送证书( 开发推送证书 和 生产推送证书)
授予权限,建立一个 request 的文件关联 RSC ;
将创建出来的 推送证书( .cer)添加到 钥匙串中
从钥匙串中导出 推送证书 的 (.p12) 文件 (ps:此文件为上传的文件)
在 极光推送中创建应用, 上传并验证 推送证书, 设置 bundle identifier 和 应用名称
2.编辑对应的描述证书
为对应描述证书(identifier Id与推送证书保证一致) 添加推送功能,并且关联上 推送证书
关联成功的 描述证书上 pushNotification 功能是会显示绿灯.
3.接手到推送信息,想要准确获取registration Id
registration Id 的获取
为了保证 registration Id肯定可以获取,可以添加 观察方法(官方Demo中有),在观察到极光推送功能注册成功后,在获取registration Id就肯定可以成功了.

更具体的代码,可下载官方Demo

// 与后台联调(后台通过Api,给我们发送信息)
因为我通过web端发送推送信息是可以接收到的,但是后台通过api推送信息,我就收不到,那可能就是web端配的环境与api配的环境不一致造成的, api默认发送的是 开发(测试)环境,(后台可能没有设置option可选参数,ios环境的设置)
这里写图片描述

新功能
【链接】用iOS10UserNotifications框架来接收remotenotificatio
http://www.jianshu.com/p/b6be6310f866

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值