iOS app提交审核前注意获取权限提示语句规范

本篇文章分享了一次iOS应用提交审核的经历,由于在请求相机权限时提示语不清晰,导致应用审核未通过。文章详细介绍了苹果官方给出的具体反馈,并提供了修改建议。

在推出iOS 11更新后,貌似苹果官方审核人员对app提交更新内容里面提到的点(修复问题、新增优化功能等)越来越上心了。。。
不知道是不是因为太久没关注过苹果对用户交互这方面的新规范,今天就踩雷了,阿果真的很严格。。。
我们公司的app提交审核,结果被拒绝,一看是因为某个功能需要用到相机而弹出提示框里面的提示语米有描述清楚的原因,官方回复如下:
Guideline 5.1.1 - Legal - Privacy - Data Collection and Storage

We noticed that your app requests the user’s consent to access their camera but does not clarify the use of this feature in the permission modal alert.
Please see attached screenshot for details.

Next Steps
To resolve this issue, please revise the permission modal alert to specify why the app is requesting access to the user’s camera.

Resources
To learn more about requesting the user’s permission to access app features, visit the iOS Human Interface Guidelines. You may also want to review the Technical Q&A QA1937: Resolving the Privacy-Sensitive Data App Rejection page for details on how to provide a usage description for permission request alerts.

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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