无需App Store,无线发布iOS应用(OTA)

本文介绍如何使用苹果企业版证书通过网页无线发布iOS应用(OTA),包括使用Xcode生成.ipa安装包、创建发布页面及实现方法。

无需App Store,无线发布iOS应用(OTA)

2012.10.22 重写

一、OTA (Over The Air)

OTA 是苹果在 iOS4 中新增的一项功能,目的是让企业用户能够在脱离 Apple App Store 的情况下通过网页无线发布 iOS 应用;简单来讲就是在 Safari 中点击一个链接就可以在 SpringBoard 上下载并安装应用(目前很多越狱软件都是使用的这种发布方式)。

二、实现方法

想要实现 OAT 发布,你需要购买一个苹果的企业版证书,价格 $299 / Year。

当然如果只针对越狱用户,那么个人版的证书也是可以的。

具体实现:

  1. 使用 Xcode 生成 .ipa 安装包
    因为我是负责前端部分,并没有涉及客户端的开发,这里只能列出简单的步骤,步骤是基于 Xcode 3.x 的,所以与最新版的 Xcode 4.5 有些出入,如果你对这部分比较了解,欢迎在留言中分享下实现步骤,以方便其他的开发者:)。

    • 使用 Build and Archive 打包方式
    • 然后在 Xcode 的 Organizer 中查看已经归档的 Applications,并选择 Share Application…
    • 在弹出的分享对话框中,选中 iPhone Distribution ,并点击 Distribution for Enterprise… 按键
    • 在弹出的输入框中,输入必要的 ipa、iTunesArtwork、icon.png 的合法 URL 信息,然后点击 OK。(这里一定要保证输入的 URL 与将要部署的环境一致)
    • 这时会生成 .ipa 和 .plist 为后缀的两个文件,最后搭配相应的 iTunesArtwork 和icon.png 上传到网站特定目录。

    参考的文章:

  2. 创建发布页面
    OTA (Over The Air) 方式安装是依赖于 Safari 解析 itms-services:// 协议实现的,看下面这个例子:

    <a href="itms-services://?action=download-manifest&url=http://iinterest.net/
ota.plist">Install App</a>
    

    这就是完整的 OTA 发布方式的链接,其中 ota.plist 就是 Xcode 打包时生成的 .plist 文件。
    .plist 用于记录应用的一些重要信息,如:应用包 URL、应用 icon URL、名称、版本等,该文件也可自己编写,详细的代码可以查看 Apple 官方文档:Sample app manifest file

三、Demo

最后来看个 Demo,因为我没有苹果的个人证书,所以是直接找一个 .ipa 应用并自己编写了一个配套的 .plist 文件。如此一来,.ipa 中的打包信息就与 .plist 中的信息不符,有可能出现无法下载的情况,也有可能出现能够下载,但安装完后应用的 icon 从 SpringBoard 上消失的问题(需要重载 SpringBoard 才能看到),当然使用 Xcode 打包就不会有这些问题。

越狱用户可以点击体验Demo,安装的软件是一个手电筒软件 Everlight,无害:)

Demo 的二维码:

 

 

 

原文链接:http://www.iinterest.net/2011/09/22/installing-apps-wirelessly-ipa-ota/

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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