ios打包实践

最新推荐文章于 2025-08-21 13:50:50 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-21 13:50:50 发布 · 534 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

本文详细介绍了iOS应用的打包步骤，包括删除不需要的目录、添加引用库、解决闪退问题（涉及新浪SDK冲突的处理）、设置URL Types、修改Info.plist和替换lib文件等关键环节，最后通过Xcode的Archive和Export流程完成ipa的打包。

1: Plugins目录：删除Andriod、IOS、ShareRec文件夹，将IOS文件夹拖入如图

 

 

第一步拖入ShareREC和ShareSDK有先后顺序先ShareREC后ShareSDK

 

然后删除

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
uniapp项目实践总结(二十五)苹果 ios 平台 APP 打包教程
JackChan
05-10 203
uniapp项目实践总结(二十五)苹果 ios 平台 APP 打包教程
Python的iOS自动化打包实例代码
08-26
【Python的iOS自动化打包】是将Python编程语言应用于iOS应用的构建流程，以实现自动化的打包和发布。本文档提供了一个实例...对于iOS开发者来说，这是一个值得学习和采用的实践，尤其是在需要频繁打包和分发的场景下。
iOS静态库的打包-徐明伟
tarena_3G的博客
12-03 701
iOS中的静态库有 .a 和 .framework两种形式；动态库有.dylib 和 .framework 形式，后来.dylib动态库又被苹果替换成.tbd的形式。 同一个静态库在不同程序中使用时，每一个程序中都得导入一次，打包时也被打包进去，形成一个程序。而动态库在不同程序中，打包时并没有被打包进去，只在程序运行使用时，才链接载入（如系统的框架如UIKit、Foundation等），所以程序体
iOS启动速度优化
weixin_30516243的博客
02-05 162
应用启动流程 iOS应用的启动可分为pre-main阶段和main()阶段，其中系统做的事情依次是： 1. pre-main阶段 1.1. 加载应用的可执行文件 1.2. 加载动态链接库加载器dyld（dynamic loader） 1.3. dyld递归加载应用所有依赖的dylib（dynamic library 动态链接库） 2. main()阶段 2.1. dyld调用main...
编译报错：Apple Mach-O Linker Error Group
Nigel_Lee专栏
03-14 2043
通过引入第三方库文件，编译的时候报了这个链接错误：Apple Mach-O Linker Error Group 根据报错日志，定位到是第三方库文件RegexKitLite的问题。引入第三方库，除了把文件引进来，还需要添加他们依赖的静调库。 添加方式： Step1: 工程项目下的build phrase，选择Link Binary with Libraries Setp2：add静态库文件
iOS现有项目集成egretSDK
shaokang5532的博客
03-09 669
一、将相关文件整理文件夹egret_libs ，特意把ViewController的类也拷贝到HotUpdate文件夹过来，后面使用再删除二、添加SystemConfiguration.framework、JavaScriptCore.framework、MediaPlayer.framework、libz.tbd、libstdc++.tbd、libstdc++.6.0.9.tbd、libicuc...
ShareSDK for IOS 的个人理解
Red_coralDown的专栏
10-13 3365
经过了半天的努力，参照着官方的demo，终于把问题解决了，其实官方的demo是很容易理解的个人比较建议,可前往http://mob.com下载官方Demo，里面有详细的文档说明以及教程，下面的教程也都是官方文档的东西，可是我在官方文档的基础上，说一点点东西（下文会用橘黄色标出），此处需要特别注意，针对iOS9，需要做适当的配置，否则达不到您以往使用的效果，具体可参照官方下载的Demo里面的一篇“i
uni-app使用windows开发ios打包实践
2501_92874117的博客
08-21 681
上架的时候，几乎全程都是在苹果开发者中心操作，点击苹果开发者中心的app store connect，先创建一个APP,然后填写上架的资料，中间需要使用工具上传ipa文件到app store的构建版本里。Mac系统：生成证书使用mac系统的钥匙串访问这个工具配合苹果开发者中心生成，上架的时候，使用transporter这个工具配合苹果开发者中心来上架。不同的是ios的证书和上架流程，因官方的教程，ios的证书和上传都需要使用MAC系统的软件来做。
iOS打包流程
Bruce__taotao的博客
07-08 1372
本文详细解析iOS应用打包全流程，涵盖App Store上架、TestFlight测试和Ad Hoc分发三种方式。主要内容包括：1）打包前的开发者账号配置、Flutter项目设置和Xcode签名管理；2）App Store提交的IPA生成、Connect后台配置及审核注意事项；3）TestFlight的内外部测试管理；4）Ad Hoc分发的UDID收集与多渠道分发方案；5）企业签名的特殊要求与部署流程。文中提供可视化流程图、常见错误代码解决方案及自动化脚本范例，并强调证书管理、版本控制等最佳实践，为开发者提
IOS 批量打包工具
01-09
在iOS开发过程中，批量打包是一项常见且重要的任务，特别是在企业级应用分发或者频繁更新时。批量打包工具能够显著提高开发效率，减少手动操作的繁琐和出错的可能性。本篇文章将详细探讨iOS批量打包的原理、步骤以及...
iOS 逆向实践：通过简单 Hook 微信实现 Hello World 输出教程
07-27
用 ios-app-signer 选择证书和配置文件打包，删除不支持的 watch 相关文件。可通过 Xcode 生成证书，在设备上安装配置文件，最后用 PP 助手安装。 提供 autoInsertDylib.sh 脚本简化依赖处理和注入操作，需根据自身...
第三方授权登陆
Py88888的博客
11-16 1286
往工程中添加一个照片 命名为 1.png 放到Assets.xcassets里面 添加 : 网络授权 官方文档在这里 在官网获取appkey点击这里 获取ShareSDK－iOS (和微博分享用的是一个SDK)点击这里 下载完SDK , 拖拽到我们的工程里 添加依赖库 必须添加的依赖库如下(Xcode 7 之后 .dylib库后缀名更改为.tbd)： libicucore.tbd libz.tbd...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
01-03
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
Xcode10的Application Loader iOS打包上架工具指南
4. iOS打包上架流程： 使用Application Loader进行iOS应用打包和上架通常包括以下步骤：首先，开发者需要在Xcode中编译应用，并生成.ipa文件。接着，开发者使用Application Loader打开.ipa文件，并将其上传至苹果的...
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