APNS device token encode function

本文介绍了一种将苹果推送通知服务(APNs)设备令牌从十六进制字符串转换为二进制格式的方法。该方法确保了令牌符合网络字节序(即大端序),这对于与苹果服务器进行有效通信至关重要。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

As you see in the apple web site, you should encode the device token in binary format. And the device token must be in network order ( that is, big endian order).
 
Actually, it's easy but U need to make sure it's in big endian order. Here U needn't consider the binary order in this simple way. I use it in my PUSH sender process.
 
/************************************
* Tools as :
* string to hex binary
***********************************/
 
inline uint8_t hex_int_value(char in);
uint8_t get_hex_value(char in_1, char in_2);
 
int get_device_token_binary(const char *token, char *binary)
{
    uint8_t a;
 
    char *p = (char*)token;
    char *r = binary;
 
    for(int i = 0; i < 64; i += 2) {
        if (isxdigit(*(p+i)) == 0 || isxdigit(*(p+i+1)) == 0) {
            return -1;
        }
        a = get_hex_value(*(p+i), *(p+i+1));
        memcpy(r++, &a, sizeof(uint8_t));
    }
    return 0;
}
uint8_t get_hex_value(char in_1, char in_2)
{
    uint8_t value = 0;
 
    uint8_t val_high = hex_int_value(in_1);
    uint8_t val_low  = hex_int_value(in_2);
 
    return val_high * 16 + val_low;
}
 
inline uint8_t hex_int_value(char in)
{
    if (in >= '0' && in <= '9') {
        return (in - '0');
    } else if (in >= 'a' && in <= 'f') {
        return (in - 'a' + 10);
    } else {
        return 0;
    }
}

    If you find sth wrong or some better way, pls tell me.  Thx.

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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