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android - Urban Airship - Push Sample => APID is everytime null

我刚接触android,想使用UrbanAirship的推送服务。我下载了示例项目并测试了PushSampleProject,我只是更改了MyApplication.java中的developmentAppKey和developmentAppSecret。该应用程序可以正常启动并运行而不会崩溃,但要发送推送消息,我需要注册一个APID,但我不知道如何注册。此外,我得到以下日志,我认为APID不应该为空:04-2210:17:50.716:I/PushSample-UALib(2843):MyApplicationonCreate-AppAPID:null我得到这个错误:04-2211:

ios - Urban Airship 收不到富人推

我在使用UrbanAirship时遇到问题,特别是在为RichPush注册用户时。我在AppDelegate中有以下代码//CreateAirshipoptionsdictionaryandaddtherequiredUIApplicationlaunchOptionsNSMutableDictionary*takeOffOptions=[NSMutableDictionarydictionary];[takeOffOptionssetValue:launchOptionsforKey:UAirshipTakeOffOptionsLaunchOptionsKey];[UAirshipt

ios - Urban Airship 和AirshipConfig.plist

是否有可能让XCode根据构建目标为iOS配置AirshipConfig.plist?UrbanAirship目前只支持2个配置,在AirshipConfig.plist中设置,但我想有3个或更多。如果可以根据目标切换配置文件,有没有人有经验?UA是否要求文件完全具有上述名称?UA不提供超过2个配置的任何选项,这确实是一个缺点。UA支持说目前不可能,但我认为动态切换文件可能是一种选择。问候金 最佳答案 我自己发现的。如果有人感兴趣:只需为每个配置创建子文件夹并将相应的AirshipConfig.plist放在那里。然后为配置创建不同

ios - 我从哪里获得 Urban Airship 注册 iOS 所需的设备 token ?

来自在线API:AnHTTPPUTto/api/device_tokens/registersadevicetokenonourend.Thisletsusknowthatthedevicetokenisactive,andshouldhappeneverytimetheapplicationisopenedtoensurethatthelistofdevicetokensremainsup-to-date.首先我该如何获取设备token? 最佳答案 我相信你需要看看here:实现application:didRegisterFor

iphone - 使用 Urban AirShip 和 Rails 3 for iphone 推送通知

使用Rails3网络应用程序通过UrbanAirShip发送推送通知的最佳方式是什么?来自UrbanAirship文档:AnHTTPPOSTto/api/push/broadcast/sendsthegivennotificationtoallregistereddevicetokensfortheapplication.ThepayloadisinJSONwithcontent-typeapplication/json,withthisstructure:{"aps":{"badge":15,"alert":"HellofromUrbanAirship!","sound":"cat.

【论文+代码】PEBAL/Pixel-wise Energy-biased Abstention Learning for Anomaly Segmentation on Complex Urban Driving Scenes(复杂城市驾驶场景异常分割的像素级能量偏置弃权学习)

CSDN同步更新:http://t.csdn.cn/P0YGb博客园同步更新:https://www.cnblogs.com/StarTwinkle/p/16571290.html【初步理解,更新补充中…】Github:https://github.com/tianyu0207/PEBALArticlePixel-wiseEnergy-biasedAbstentionLearningforAnomalySegmentationonComplexUrbanDrivingScenes复杂城市驾驶场景异常分割的像素级能量偏置弃权学习@article{YuanhongChen2022Pixelwise

【论文+代码】PEBAL/Pixel-wise Energy-biased Abstention Learning for Anomaly Segmentation on Complex Urban Driving Scenes(复杂城市驾驶场景异常分割的像素级能量偏置弃权学习)

CSDN同步更新:http://t.csdn.cn/P0YGb博客园同步更新:https://www.cnblogs.com/StarTwinkle/p/16571290.html【初步理解,更新补充中…】Github:https://github.com/tianyu0207/PEBALArticlePixel-wiseEnergy-biasedAbstentionLearningforAnomalySegmentationonComplexUrbanDrivingScenes复杂城市驾驶场景异常分割的像素级能量偏置弃权学习@article{YuanhongChen2022Pixelwise