关于iOS应用转移长时间未成功的应对办法

分享了在苹果应用转移过程中遇到的异常问题及其解决流程,包括如何联系苹果技术支持、提交问题报告并最终解决问题的过程。从申请转移到成功转移耗时近70天,详细描述了整个过程和可能的解决方案。

iOS应用转移,苹果官方的说法是Transfer of Apps Between Accounts(这个词组在后面提交异常时会用到)。

具体的流程非常简单,提交,满足条件,同意各种协议,转移,另一方接受,转移成功。图文步骤网上有很多,虽然最近itunes connect改版,不过流程并没有改变,注意另一方及时确认就行了,这里不过多介绍。

按苹果官方的说法是30分钟内就会转移成功,如果有附带的IAd或者Game Center,则两个工作日内即可转移成功。

当然以上的说法均是正常情况下,然而非正常情况下呢?要知道在转移应用的过程中,无法更新最新版本,有Game Center,成就榜,内购的则更加麻烦。

如果遇到重大Bug,例如前一阵闹的沸沸扬扬的XcodeGhost,或者需要修改界面、图标,以及各式各样的需求,但是在转移应用这卡住了,那时候可真是欲哭无泪了。


遇到这种苹果方面的异常,别犹豫先打苹果的在国内的技术支持电话400-670-1855,然后选择中文或者英语,中文的话一般情况需要等待20分钟以上,放在一边就当听歌了,我在国庆节期间打过一次,没有等待就连上了,那边说十一只放一天假,因为不仅要支持国内的开发者,还需要联系美国本地的技术团队。英文好的则可以直接选择英文,至于接通后问不问Can you speak Chinese就是另外一回事了,因为没有打过,所以不清楚等待时间,不过应该很快。

以我个人的惨痛经历,国内的团队多半无法解决这种转移过程中的异常,那边会询问具体的应用信息等,然后就会回复说需要提交给美国的专业技术团队解决,这边只能耐心等待云云。不过如果转移过程中另一方没有确认,倒是可以Revoke(取消)掉,现在则说什么都没有用了,只要应用进入转移通道(老版的itunes connect会提示Processing App Transfer),则无法取消。所以有转移应用需求的一定要确认应用的稳定,至少2周内不会出现大的改动或者bug。

而我的惨痛经历就是耐心等待一周后,问题仍没有解决,再次拨打电话后客服建议通过itunes connect下方的 联系我们,先提交一个邮件(具体流程是在第一个下拉栏里选择Manage Your Apps,第二个选择Transfer of Apps Between Accounts,下面的tips并没有什么帮助,只能点击Contact us,然后填写必要信息就行了,其中 apple ID (username) of user encountering an issue  我理解的是填apple ID,注意全英文),因为当时美国时间还是凌晨,所以无法转接(国内400工作的时间跟美国技术上班的时间是错开的),然后直接拨打美国的专业技术团队寻求帮助。

然而因为手机未开通国际漫游,所以只能转到Skype,淘宝买了个美国套餐,在晚上11点成功接通美国的电话(001 408 974-4897)。先是客服,说明Transfer of Apps Between Accounts后会转给技术,然而我在等待和简单交流20分钟后,得到的消息是保持耐心,他也解决不了,会把问题提交给更加专业的技术团队。这时你可以向他要求一封问题说明的邮件,这封邮件会发到你apple id的邮箱上(我申请抄送给我的领导,然而2天过去后并没有收到),邮件内容仍旧是表达歉意和保持耐心(然而我在跟国内400技术交流的时候我同样要求一封问题说明的邮件,那边说需要向上边申请,最后也没有发)。


目前为止我的应用已经卡了15天,当天同时提交转移的应用确实不到30分钟就转移成功了,然而出现bug需要紧急修复的还在等待中。


未完待续...

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10月10日

源代码打包,修改应用名称新建iden和bundle,改名,重新上传版本。

10月27日

新应用上线

10月30日

老版本还在转移中,到此已经被卡了近40天,由于苹果无法给出确定的结论,老版本的应用也无法更新,被迫下架。


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12月1日

今天收到苹果的邮件,应用已经转移成功,上去看了下,尽管应用已经下线,但是还是转移到新apple id下。

从申请转移(9月22日)到成功(12月1日),历时近70天,实在不知道该说些什么了....

另外发现尽管应用已经下架,不过在价格与销售范围重新选择在所有地区供应,应用竟然立即变成绿色,重新上架了。

之前以为重新上架需要再次审核呢,当然如有需要提交新版本的话还是要审核的。






 

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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