72.友盟分享快速集成

友盟社会化组件,可以让移动应用快速具备社会化分享、登录、评论、喜欢等功能,并提供实时、全面的社会化数据统计分析服务。
http://dev.umeng.com/social/ios/quick-integration
指南将会手把手教你使用社会化组件SDK,用10分钟为APP增加新浪微博、微信、QQ分享功能。

注意:

本文示例代码均针对最新版SDK,如果你所用SDK的类名或方法名与此文不符合,请使用你所用SDK的随包文档、或者下载使用最新版SDK。

使用32位SDK,需要把Xcode工程的Architectures修改为$(ARCHS_STANDARD_32_BIT)

  1. 获取友盟Appkey
    如果你之前已经在友盟注册了应用,并获取到了Appkey,可以继续使用它。

如果你尚未在友盟注册开发者账号,需要先注册,注册之后登录你的账号,点击添加新应用,填写完应用基本信息后,将进入”下载SDK并添加代码”页面,此页面即可得到Appkey。

  1. 下载并安装SDK
    3.1 Step1 下载SDK
    下载 最新版SDK

如需使用CocoaPods 在Podfile中增加一行,内容如下:

pod ‘UMengSocial’, ‘~> 4.3’

然后执行安装即可

pod install

3.2 Step2 加入SDK
解压SDK压缩包,将形如UMSocial_Sdk_x.x.x的文件夹拖入工程目录:

alt text

确认勾选了“Copy items to destination’s group folder”选项,并选择你要添加到的Target:

alt text

现在应该是这样的效果:

alt text

UMSocial_Sdk_x.x.x 文件夹的目录结构

文件或文件夹 含义
libUMSocial_Sdk_x.x.x.a, libUMSocial_Sdk_Comment_3.0.a 库文件
Header 头文件
SocialSDKXib xib文件
en.lproj,zh-Hans.lproj 英文和中文语言文件
frameworks 使用的第三方SDK,里面的Wechat 代表微信SDK
UMSocial_Sdk_Extra_Frameworks 文件夹的目录结构

文件或文件夹 含义
TencentOpenAPI QQ互联SDK
Facebook Facebook SDK
LaiWang 来往 SDK
UMSocialYiXin.framework 易信 SDK
UMSocial_ScreenShot_Sdk 截屏 SDK
UMSocial_Shake_Sdk 摇一摇 SDK
注意:
1. 添加SDK后需要手动添加系统库SystemConfiguration.framework 2. 若你的工程设置了all_load,需要添加手机QQ SDK需要的系统framework:Security.framework,libiconv.dylib,CoreGraphics.framework,libsqlite3.dylib,CoreTelephony.framework,libstdc++.dylib,libz.dylib。详情请参考添加QQ及Qzone
3.3 Step3 设置AppKey
在AppDelegate内设置友盟AppKey

import “UMSocial.h”

……
- (BOOL)application:(UIApplication )application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary )launchOptions
{
[UMSocialData setAppKey:@”507fcab25270157b37000010”];
}

3.4 Step4 添加实现代码
打开需要集成分享功能的视图源码UIViewController.m,把如下代码复制并粘贴到你将弹出一个分享列表的位置,例如到响应分享按钮的方法中。并且修改下面的友盟appkey,你要分享的文字、图片,你要分享到的微博平台,例如下面写的是新浪微博、腾讯微博、人人网。

#import “UMSocial.h”
……
//注意:分享到微信好友、微信朋友圈、微信收藏、QQ空间、QQ好友、来往好友、来往朋友圈、易信好友、易信朋友圈、Facebook、Twitter、Instagram等平台需要参考各自的集成方法
[UMSocialSnsService presentSnsIconSheetView:self
appKey:@”507fcab25270157b37000010”
shareText:@”你要分享的文字”
shareImage:[UIImage imageNamed:@”icon.png”]
shareToSnsNames:[NSArray arrayWithObjects:UMShareToSina,UMShareToWechatSession,UMShareToQQ,nil]
delegate:self];

形参名 含义
controller 分享列表页面所在的UIViewController对象
appKey 友盟appKey,如果你在其他地方用UMSocialData设置了appKey,这里也可以传nil
shareText 分享编辑页面的内嵌文字
shareImage 分享编辑页面的内嵌图片,用户可以在编辑页面中删除。如果你不需要分享图片,可以传入nil
shareToSnsNames 定义列表出现的微博平台字符串构成的数组,字符变量名为UMShareToSina、UMShareToTencent、UMShareToWechatSession、UMShareToWechatTimeline、UMShareToQzone、UMShareToQQ、UMShareToRenren、UMShareToDouban、UMShareToEmail、UMShareToSms、UMShareToFacebook、UMShareToTwitter,分别代表新浪微博、腾讯微博、微信好友、微信朋友圈、QQ空间、手机QQ、人人网、豆瓣、电子邮箱、短信、Facebook、Twitter
delegate 实现分享状态回调方法的对象,回调方法的实现可以参见分享详细说明的回调方法部分。如果你不需要回调的话,可以设为nil
注意:
1 . 集成微信和手机QQ,请参考添加QQ及Qzone
2 . 弹出横屏页面必须要先使用如下设置屏幕方向的代码,再弹出分享列表页面:
[UMSocialConfig setSupportedInterfaceOrientations:UIInterfaceOrientationMaskLandscape];
3.5 验证效果
编译并运行后,弹出类似下图的分享列表选择页面,点击某个平台进行授权之后可以进入微博编辑页面,并可以发送微博,说明你已经基本集成成功了。但是,为了使您的用户有更好的分享体验,以及您的应用有更多的分享量,更好地在社交平台上传播,我们建议您按照详细集成文档的指引进行集成分享流程。

social social
列表页面 编辑页面
4. 进阶使用
如果上述文档不能满足你的分享需求,请参看详细集成文档。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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