iOS 应用程序内购/内付费

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
阅读量6.5k 收藏 3
点赞数 1
分类专栏： iOS 经验 文章标签： 金融 苹果 应用 iOS StoreKit
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012265444/article/details/53112328
版权
本文介绍了如何在iOS应用中实现内购功能，包括在iTunesConnect创建App、添加付费道具、申请测试账号以及核心代码实现。详细讲解了内购流程，强调了测试时需要注意的事项，帮助开发者顺利完成内购集成。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言

最近接触了一个叫StoreKit的framework，一脸懵逼···

然后搜索了一下：Apple Developer Document

Embed a store in your app. Process financial transactions associated with the purchase of content and services.引入一个Store在您的应用程序。处理金融交易与购买相关的内容和服务。

说白了，就是苹果内购/内付费啊~

赶紧学习去了···

但是由于公司的开发者账号我不想随便动··· 所以不能截图给大家···

原文地址：点击打开链接

 

然后 当当当··· 开始分（zhuan）享（zai）啦（有少量修改）~~~

正文

1.新建App应用

 

首先进入苹果的ItunesConnection（https://itunesconnect.apple.com）点击左上角的加号新建一个App应用，点击后该网站会弹出一个信息编辑框，大家只要将上面的信息填充完毕点击save即可在苹果的app平台上拥有一个属于自己的App。

 

在套装ID的上，需要提前为该App申请一个AppID以及BundleID，只要是申请成功了就会在选择列表中显示出来。如果有人有疑问如何申请，请看我之前那一篇推送的博客，里面有详细的步骤。附上链接点击打开链接。

 

这里顺便多说一句这个ItunesConnect是用来干嘛的，它是苹果公司给个人或企业提供管理自己App的一个平台。在这个平台上开发者可以新建，删除和管理自己的App应用，开发者可以根据需求对App应用进行上架与下架，编辑App信息，生成测试app所需的信息，例如账号，邀请码等，还有就是我们今天要讲的内付费功能。当然啦，他的功能可不止我讲的这些，我大致说一下这个平台的作用，如果你经常跟它打交道的话就会慢慢熟悉了。

 

2.添加付费道具

 

 

 

 

接下来，我就来为大家演示一下如何添加付费道具，首先打开iTunesConnect，显示如下页面：

 

选择红圈所圈起来的选项，然后将里面的相关信息补充完毕，如果缺少这一步，内购功能是不会成功的。

假如你已经完成了上述相关银行账户的设置，就点击你的App，选择上面标题栏中的"App 内购买项目"

 

随后点击左上角的 "create new"选项，如下图所示，进入到下一个界面：

 

 

这个界面是让你选择消费道具的种类，现在改版的网站是有简体中文翻译的，所以不像以前打开一看都不知道选哪一个，甚至都不知道每个代表的什么意思（比如我第一次遇到的时候，在领导面前真是囧）。它的种类分为如下几种：

 

最低0.47元/天 解锁文章
RT-DETR训练自己的数据集（从代码下载到实例测试）
Limiiiing的博客
09-14 1万+
在Windows10上配置CUDA环境教程是百度提出的一种实时目标检测模型。RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构，但对其进行了大量的优化，在保持较高检测精度的同时，实现了实时目标检测，为目标检测领域提供了一种新的有效解决方案，具有广泛的应用前景，如自动驾驶、智能监控、机器人等领域。以上是RT-DETR官方的论文和代码，详细介绍了RT-DETR的构成和实现。在YOLOv10中也实现了RT-DETR的代码，所以本文使用YOLOv10的项目文件进行RT-DETR的训练和测试。YOLOv10。
RT-DETR改进策略【Neck】| SEAM：分离和增强注意模块，解决复杂场景下的小目标遮挡问题
最新发布
Limiiiing的博客
04-17 322
本文记录的是利用 SEAM 模块优化 RT-DETR 的目标检测网络模型。的设计出发点在于解决复杂场景下的人脸遮挡问题，相当于是小目标被其他物体部分遮挡时，传统方法因特征缺失导致检测精度下降的问题。该模块通过增强未遮挡区域的特征响应并补偿被遮挡区域的信息损失，提升模型对遮挡小目标的检测能力。YOLO-FaceV2: A Scale and Occlusion Aware Face DetectorSEAM模块（Separated and Enhancement Attention Module）的设计出发点
RT-DETR代码详解（官方pytorch版）——参数配置（1）
小小老大MUTA的博客
01-07 6203
RT-DETR代码详解（官方pytorch版）参数配置
RT-DETR论文解读与代码
qq_52053775的博客
06-15 5658
目前以大名鼎鼎的YOLO为代表的基于CNN的实时监测网络需要NMS进行后处理，导致不能很好的优化网络，并且网络不够健壮，从而导致检测器的推理速度出现延迟。研究者也分析了Anchor-based和Anchor-free的YOLO的性能，发现Anchor并不是影响实时监测的关键要素，而NMS后处理彩色。DETR很好的解决了后处理对于模型的限制，却受限于Transformer巨大的计算量，无法发挥实时监测性。因此，作者想要重构detr,使其具有实时性。
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
Limiiiing的博客
12-03 478
一、本文介绍 本文记录的是基于RepVit的RT-DETR轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的repvit_m0_9、repvit_m1_0、repvit_m1_1、repvit_m1_5和repvit_m2_3五种模型，以满足不同的需求。 模型 参数量 计算量
RT-DETR模型源码解析
weixin_58429528的博客
08-07 1034
"""目的是将特定的函数（如 to(), cpu(), cuda(), half(), float() 等）应用到模型的张量上，但这些张量不能是模型的参数或已注册的缓冲区。'''举个例子，如果args = {'imgsz': 416, 'data': 'coco128.yaml', 'task': 'detect', 'batch_size': 8}，这里有一个明显的错误，'grfc' 很可能是一个拼写错误，应该是 'grpc'，这是一种常用于微服务架构的通信协议。
RT-DETR部分源码解析
weixin_58429528的博客
08-07 814
RT-DETR源码解析
RT-DETR详解之 Decoder 层
pengxiang1998的博客
06-11 3735
在上一篇博客中，博主已经讲解了如何利用选择出好的特征，接下来便要将这些特征输入到Decoder中进行解码，需要注意的是，在RT-DETR的Encoder中，使用的是标准的自注意力计算方法，而在其Decoder中，则使用的是可变形自注意力（deformable attention)，可变形自注意力能够大幅的降低计算量，同时该部分还使用到了CUDA算子，能够加快运行速度，当然，这个可变形自注意力计算并非是RT-DETR的创新点，但其作用却是极大，在DINO，DN-Deformable-DETR中都有使用。
RT-DETR推理详解及部署实现
周同学的博客
11-12 2万+
RT-DETR推理详解及部署实现
详解RT-DETR网络结构/数据集获取/环境搭建/训练/推理/验证/导出/部署
热门推荐
Snu77的博客
11-27 4万+
本文给大家带来是利用RT-DETR模训练自己的数据集，RT-DETR是一种新提出的目标检测模型，它利用的自注意力机制来处理图像数据。不同于YOLO通过连续的卷积层直接对图像区域进行分析，RT-DETR采用Transformer架构中的自注意力机制，这允许模型更有效地理解图像中不同部分之间的关系。这种方法使得RT-DETR在处理图像中的复杂场景和多对象环境时，能够展现出更高的准确性和效率。此外，RT-DETR在保持高精度的同时，也针对实时处理进行了优化，使其适合需要快速响应的应用场景。
RT-DETR改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、RepC3、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77的博客
01-29 2万+
Hello，各位读者们好Hello，各位读者，距离第一天发RT-DETR的博客已经过去了接近两个月，这段时间里我深入的研究了一下RT-DETR在ultralytics仓库的使用，旨在为大家解决为什么用v8的仓库训练的时候模型不收敛，精度差的离谱的问题，我也是成功的找到了解决方案，对于ultralytics仓库进行多处改进从而让其还原RT-DETR官方的实验环境从而达到一比一的效果。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的RT-DETR文档。
目标检测+PaddleDetection+rt-detr运行代码
06-28
该代码是百度的PaddleDetection代码，包含rt-detr配置文件和相关代码，可以直接用来测试
RT-DETR模型结构详解，在Ultralytics项目中配置rtdetr-resnet18、rtdetr-resnet34
Limiiiing的博客
01-21 1444
RT-DETR是一种实时端到端的目标检测模型，主要由 骨干网络、高效混合编码器和 带有辅助预测头的 Transformer 解码器组成。本文对其进行了详细分析，并在项目中配置了结构。
RT-DETR
weixin_65802479的博客
10-18 1185
RT-DETR 的网络架构是通过结合 CNN 和 Transformer 的优势，优化了目标检测流程，能够高效、准确地完成目标检测任务。其自注意力机制和特征融合技术使得模型能够处理复杂场景中的物体检测。
目标检测算法之RT-DETR
weixin_52862386的博客
06-27 3115
对RT-DETR的encoder部分，整体看下来像是yolo的backbone+neck。RT-DETR的核心还是在增速上，所以这里它的优化思想是值得借鉴的，但是yolo结构跟DETR结构之间的界限越来越模糊了。对query的优化上，只是做了对齐，使其选择的query更加精确。整体而言模型的创新不大。虽然DETR提倡的是NMS-Free，但是对于某些对精装度要求较高的任务中，如果阈值设置过低，导致最后得出的框过多，仍然需要借助NMS的方法去改进。设置过高则存在丢框的问题。
RT-DETR代码详解（官方pytorch版）——模型加载（2）
小小老大MUTA的博客
01-08 1662
找到在RT-DETR中，模型和数据集是怎么传入train_ine_epoch中进行训练的
[转]RT-DETR推理详解及部署实现-优快云博客
chinagudujian的专栏
01-04 4381
是由 Baidu 提出的基于 transformer 的端到端实时检测器，本篇文章主要分享博主在实现 RT-DETR 推理和部署时做的一些尝试，不涉及任何的原理性分析。若有问题欢迎各位看官批评指正😄博主在这里针对 RT-DETR 的预处理和后处理做了简单分析，同时与大家分享了 C++ 上的实现流程，目的是帮大家理清思路，更好的完成后续的部署工作😄。
RT-DETR：端到端的实时Transformer检测模型（目标检测+跟踪）
pengxiang1998的博客
05-31 8127
博主一直一来做的都是基于的目标检测领域，相较于基于卷积的目标检测方法，如YOLO等，其检测速度一直为人诟病。终于，RT-DETR横空出世，在取得高精度的同时，检测速度也大幅提升。那么RT-DETR是如何做到的呢？在研究RT-DETR的改进前，我们先来了解下DETR类目标检测方法的发展历程吧DETRNMSDAB-DETRDETR100DETRDAB-DETRH-DETR然而，上述方法尽管已经大幅提升了检测精度，降低了计算复杂度，但其受本身高计算复杂度的制约，DETR。
RT-DETR 基于Transformer的目标检测模型介绍及微调训练
小毕超博客
11-03 3497
RT-DETR是基于Transformer的目标检测模型,DETR的基础上采用了高效的混合编码器和IoU感知,有效降低了计算成本、提高了检测精度。
rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值