极光推送 标签 别名 RegId

本文介绍极光推送API的最新变化及具体用法,包括tag标签、alias别名和RegId的设置方法,以及如何处理推送过程中的错误,并提供回调函数示例。

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最近又集成了一次推送,极光的api更新了,和之前的用法不一样了,不过大致都是一样的,接下来简单介绍一下具体用法。

集成我就不说了,按照文档来,还是比较简单的。

tag标签:

        Set<String> tags = new HashSet<>();
        tags.add("11111");
        //测试标签推送
        JPushInterface.setTags(getActivity(),0,tags);

这是最新的方法调用,之前的还需要写是否成功的回调,现在都不用写了。

alias别名:

 JPushInterface.setAlias(getActivity(),0,"00000");

RegId:

JPushInterface.getRegistrationID(this);

获取sdk返回的id,然后推送。

这些都是需要在推送初始化成功后做的操作!

如果当你选择上面三种的任意一种去推送然后报这样的错误的话,你就需要写回调了,检查是否注册成功了。

我就拿别名来举例:

JPushInterface.setAlias(getActivity(),"00000",tagAliasCallback);

上下文,别名,回调

TagAliasCallback tagAliasCallback = new TagAliasCallback() {
    @Override
    public void gotResult(int i, String s, Set<String> set) {
        switch (i){
            case 0:
                LogUtil.e("aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa","成功");
                break;
            default:
                LogUtil.e("aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa","失败");
                break;
        }
    }
};

回调i为返回的code码,s为别名,set为标签

返回的code码0为成功,其它的可以上官网查看

https://docs.jiguang.cn/jpush/client/Android/android_api/#client_error_code

好了,今天就这些了。

### 刚体变换的概念 刚体变换(Rigid Transform)是指一种保持物体形状和大小不变的空间变换方式。这种变换通常由旋转和平移组成,而不涉及缩放或剪切操作[^1]。因此,在三维空间中,刚体变换可以表示为: \[ T(x) = Rx + t \] 其中 \( R \) 是一个正交矩阵(满足 \( R^TR = I \),\( det(R) = 1 \)),代表旋转;\( t \) 是平移向量。 在计算机图形学和机器人技术中,刚体变换常用于描述对象的位置和姿态变化。例如,在机器人导航场景下,可以通过刚体变换来计算相机相对于世界坐标系的姿态变化[^2]。 --- ### 实现方法 #### 使用齐次坐标表示刚体变换 为了简化刚体变换的操作,通常会采用齐次坐标形式将其统一表达为一个 \(4 \times 4\) 的变换矩阵: ```python import numpy as np def rigid_transform(rotation_matrix, translation_vector): """ 构造刚体变换矩阵。 参数: rotation_matrix (np.ndarray): 3x3 旋转矩阵 translation_vector (np.ndarray): 平移向量 [tx, ty, tz] 返回: np.ndarray: 4x4 齐次变换矩阵 """ T = np.eye(4) T[:3, :3] = rotation_matrix T[:3, 3] = translation_vector.flatten() return T # 示例 rotation = np.array([[0, -1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1]]) translation = np.array([1, 2, 3]) transform_matrix = rigid_transform(rotation, translation) print(transform_matrix) ``` 上述代码展示了如何构建一个基于给定旋转矩阵和平移向量的刚体变换矩阵[^1]。 --- #### 应用实例:机器人路径规划中的刚体变换 假设有一个移动机器人需要从初始位置到达目标位置,则可通过估计其位姿的变化来进行路径规划。具体来说,如果已知当前帧到下一帧之间的相对运动参数(即旋转和平移),则可利用这些数据更新全局坐标下的机器人状态[^2]。 --- ### 计算机视觉中的应用 在计算机视觉领域,刚体变换广泛应用于立体匹配、结构重建以及摄像机校准等问题之中。例如,当两幅图像之间存在固定的几何关系时,我们能够借助特征点对应关系求解出相应的本质矩阵或者基础矩阵,并进一步分解得到可能存在的刚体变换解决方案之一。 ---
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