配置reveal

本文提供了两种配置Reveal进行iOS应用界面调试的方法。一种是通过命令行配合资源文件的方式,涉及创建.lldbinit文件并配置相关命令别名;另一种是仅使用配置文件的方式,包括将Reveal.framework添加到项目中并设置相应的链接标志。


鉴于网上虽有多种reveal的配置方法(应该为三种),但是却不是适合大多数人,在这里我提供两种最常用的。。。。

一 .配置命令行(terminal)配合资源文件

在当前用户目录新建一个文件.lldbinit,位于~/.lldbinit,LLDB每次启动的时候都会加载这个文件。

在.lldbinit中输入如下内容:--等价于vim ~/.lldbinit ,然后输入下面的东东

command alias reveal_load_sim expr (void*)dlopen("/Applications/Reveal.app/Contents/SharedSupport/iOS-Libraries/libReveal.dylib", 0x2);

command alias reveal_load_dev expr (void*)dlopen([(NSString*)[(NSBundle*)[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"libReveal" ofType:@"dylib"] cStringUsingEncoding:0x4], 0x2);

command alias reveal_start expr (void)[(NSNotificationCenter*)[NSNotificationCenter defaultCenter] postNotificationName:@"IBARevealRequestStart" object:nil];

command alias reveal_stop expr (void)[(NSNotificationCenter*)[NSNotificationCenter defaultCenter] postNotificationName:@"IBARevealRequestStop" object:nil];

esc 结束编辑      :wq 保存并且退出

打开reveal 选择ios包所在文件位置:

选择libReveal.dylib包,拖入工程文件



勾选Copy items if needed:

拖入工程中的文件显示在了Link Binary With Libraries 中,这是Xcode导入错误,需要手动修改,将libReveal.dylib从Link Binary With Libraries中删除:

添加到Copy Bundle Resources 中:


添加依赖库libz.tbd:


在Appdelegate.m文件中的didFinishLunch方法中添加并且编辑断点:

这里是真机运行,将reveal_load_dev 改为reveal_load_sim即为模拟器运行。

到这里运行模拟器就可以使用reveal进行界面调试了,但是运行真机时仍然失败,这是因为真机运行时是需要开发者签名的。那么就需要我们对libReveal.dylib包进行签名。在build Phases中添加脚本进行签名:


然后在Code Signing选项中,选择你的开发者:


真机运行,完美!


如果使用上面的方法出现了
(void *) $0 = 0x0000000000000000---找不到运行的地址的情况,那就直接食用下面的这种方法好了

二.仅使用配置文件

1.启动Reveal --> Help --> Show Reveal Library inFinder,拖动添加Reveal.framework到工程中。

选中 Copy items into destination group's folder (ifneeded)以及当前的targets。

展开查看Reveal.framework中所有h文件都正确加入工程中;


确保Summary--> Linked Frameworks andLibraries目录下,包含以下三个framework

Reveal.Framework

CFNetwork.framework

QuartzCore.framework

CoreGraphics.framework


2.TARGETS中设置命令

TARGETS --> Settings --> Other Linker Flags-->添加命令 -ObjC


运行即可


如果还不行直接去看官网的教程吧!

http://support.revealapp.com/kb/getting-started/integrating-reveal-with-your-ios-app

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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