第三方登陆UIWebView渲染数据的问题

本文介绍了一种通过UIWebView在移动端实现第三方登陆平台(如QQ和新浪微博)信息处理的优化策略。重点在于阻止特定URL加载,并创建新UIWebView加载最终页面。通过JavaScript获取页面信息并实现登陆成功后的数据渲染。

        做第三方登陆,使用UIWebView加载服务端封装的一个连接,然后服务端返回QQ或新浪微博的登陆页,输入用户名和密码后,服务端处理所有的先关账号的关联操作后,把登陆成功后的用户名信息渲染到到UIWebView上。此时就会存在一个用户会看到UIWebView上的数据,所以需要别的方式处理这个方式。

        判断当要访问返回登陆信息的URL地址的时候,阻止加载这个地址,使用创建两外一个UIWebView加载这个地址。

        方法如下:

#pragma mark - UIWebViewDelegate Method


- (BOOL)webView:(UIWebView *)webView shouldStartLoadWithRequest:(NSURLRequest *)request navigationType:(UIWebViewNavigationType)navigationType {

    NSString *currentURL = request.URL.absoluteString;

    // 判断是否要加载返回的登陆信息的URL地址

    if ([currentURL rangeOfString:@"/appsina?"].location != NSNotFound || [currentURL rangeOfString:@"/appqq?"].location != NSNotFound) {

        if (webView.tag == kGetLoginInfo) {

            return YES;

        }

        [_tempWebView release];

        _tempWebView = [[UIWebView alloc] init];    // 创建新的UIWebView加载最终的URL地址

        NSURL *url = [NSURL URLWithString:currentURL];        

        NSMutableURLRequest* request = [NSMutableURLRequest requestWithURL:url];

        request.HTTPMethod = @"GET";

        [_tempWebView loadRequest:request];

        _tempWebView.delegate = self;

        _tempWebView.tag = kGetLoginInfo;

        return NO;

    }

    return YES;

}

- (void)webViewDidFinishLoad:(UIWebView *)webView {

    [self.indicatorView stopAnimating];

    NSString * currentURL = [webView stringByEvaluatingJavaScriptFromString:@"document.location.href"];    // 获取网页内容

    if ([currentURL rangeOfString:@"/appsina?"].location != NSNotFound || [currentURL rangeOfString:@"/appqq?"].location != NSNotFound) {

        [self loginSuccessed:webView];

    }

}


【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
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