In App Purchase

本文介绍了iOS应用内购产品的几种类型:消耗品、非消耗品、自动续订订阅等,并概述了配置内购功能的基本步骤。此外,还讨论了如何进行二次验证以确保交易的安全性。

参考文章1,参考文章2,参考文章3, 参考文章3

一、Product 分类:

     Consumables: 应该在应用里被消费掉的。(Coupon, 生命数)
     Non-Consumables: 应该在应用里能永久使用的。(关卡、解锁内容) 
     Auto-Renewable Subscriptions:有有效期的商品
     Free Subscription: 
     Non-Renewing subscriptions:需要自定义期限的商品
     Notice: Non-Consumables 应该只是用于用户的当前设备。 如果想要 Consumables 支持跨设备,需要使用 iCloud 或者其他技术。)

二、配置步骤:
     a) add StoreKit Framework
     b) xxxAppInfo.plist set “Bundle identifier”

三、二次验证

     a) 设备验证
     b) 
服务器验证 : 在apple subview的时候,使用的是sandbox环境,服务器那边应该先判断苹果正式验证服务器的返回code。if (21007),则在一次连接测试服务器进行验证。
     在服务器记录下所有的验证凭证非常有必要,一来可以防止黑客多次提交同一个成功凭证的重放攻击,二来在需要时可以手工进行再验证。

转载于:https://www.cnblogs.com/eileenleung/p/3505103.html

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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