ios俩个APP之间跳转、传值

本文介绍如何在两个iOS应用之间进行跳转,并演示如何传递文本字段数据。使用了自定义URL方案和UIApplication的openURL方法实现跨应用跳转,同时详细展示了如何在目标应用中捕获并处理这些跳转请求。

两个APP之间的跳转是通过[[UIApplication sharedApplication] openURL:url]这种方式来实现的。

1.首先设置第一个APP的url地址

ios俩个APP之间跳转、传值

2.接着设置第二个APP的url地址

ios俩个APP之间跳转、传值

3.需要跳转的时候

NSString *urlString = [NSString stringWithFormat:@"AppJumpSecond://%@",textField.text];
[[UIApplication sharedApplication] openURL:[NSURL URLWithString:urlString]];

我这里将textField的文字也传过去

同样的,在第二个页面也是如此

NSString *urlString = [NSString stringWithFormat:@"AppJumpFirst://%@",textField.text];
[[UIApplication sharedApplication] openURL:[NSURL URLWithString:urlString]];

这样就能相互跳转了

4.处理传过去的数据

在上面传了textField的数据,接收时在AppDelegate的

- (BOOL)application:(UIApplication *)application openURL:(NSURL *)url sourceApplication:(NSString *)sourceApplication annotation:(id)annotation方法里。

在AppDelegate里设置属性

@property (nonatomic, strong) RootViewController *rvc;

在didFinishLaunchingWithOptions方法里添加

self.rvc = [[RootViewController alloc] init];
UINavigationController *nc = [[UINavigationController alloc] initWithRootViewController:self.rvc];
self.window.rootViewController = nc;

添加代码块

- (BOOL)application:(UIApplication *)application openURL:(NSURL *)url sourceApplication:(NSString *)sourceApplication annotation:(id)annotation
{
    self.rvc.textField.text = [[url host] stringByReplacingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];
    return YES;
}

使得textField显示另一个页面传过来的数据。

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空位置或时节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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