Android Server Push Notification - Urban Airship

转自:http://blog.youkuaiyun.com/kongxx/article/details/8155916 


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1. 首先在urbanairship注册一个帐户,他有免费帐户可用,试用45天。

2. 注册完之后,创建一个app,内容比较简单看着填就可以了。

3. 在app生成之后,进入属性修改页,将其中Android Package改成自己将要使用的工程包名。如果需要GCM支持,需要给urbanairship发邮件,一般很快就会批下来,我是第二天就批下来了。

4. 在urbanairship的下载页下载最新的开发包,这里我下载的是2.0.1版本。解压后用eclipse建立工程,选择PushSample目录导入工程。

5. 将其中的所有包名改成上面自己定义的包名(搜索一些,地方比较多)。

6. 需要注意的工程下有两个文件AndroidManifest.xml和AndroidManifest-Helium.xml,我们先使用Helium来测试,将原来的AndroidManifest.xml文件改名成AndroidManifest-GCM.xml,将AndroidManifest-Helium.xml改名成AndroidManifest.xml。

7. 修改assets/airshipconfig.properties文件,修改其中的
developmentAppKey 在app属性页可以看到
developmentAppSecret 在app属性页可以看到
transport = helium

8. 运行AVD和测试程序,这里我使用的是Android4.1.2 Google APIs的模拟器。注意在日志中查找APID,将其值记住,后面会用。然后选中应用程序的"Preferences"的"Push Enabled"复选框。

9. 在unbanairship中选择上面建立的app,并在左侧导航里选择"Push"->"APIDs"可以查看已经注册的设备。

10. 在"Push"->"Test Push Notification"->"Android",在表单的Apid里输出上面记住的APID,在alert里输入message,然后按发送按钮,此时就会在模拟器上看到结果了。

11. GCM支持
11.1 如果需要使用GCM支持(参考http://developer.android.com/guide/google/gcm/index.html),需要首先在http://code.google.com/apis/console建立一个project,并且将其中的Project ID填入unbanairship的app属性中。
11.2 改名AndroidManifest-GCM.xml成AndroidManifest.xml,修改assets/airshipconfig.properties文件,修改后内容如下,这里需要注意的是
developmentAppKey 在app属性页可以看到
developmentAppSecret 在app属性页可以看到
transport = gcm
gcmSender = <Project Id>  (在google apis console那里获取)
11.3 再次运行android程序,然后在unbanairship测试。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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