标签: distribution

是否有可能(合法地)在微软的App Hub之外销售WP7应用程序？是否有许可证限制？是否理想甚至以这种方式接近应用程序分发(即,是否有其他站点/服务可供WP7用户轻松访问以查找新应用程序).

我想使用TestFlight分发我的应用程序的两个版本,稳定分支以及当前的开发主干.而且,如果可能的话,我只想邀请测试人员一次.

我可以在一个TestFlight团队中拥有一个应用程序的两个版本吗？或者也许两个不​​同名称的应用程序？或者我可以创建第二个团队并将其链接到第一个团队或复制测试人员吗？

摘要

我最近与我的应用程序所依赖的框架的创建者进行了对话.在那次谈话中,他提到了一种说法,如果我将他的框架与我的应用程序捆绑在一起并将最终用户提供给我认为与我的代码一致的版本,那么它将使我的生活变得更简单.直觉上我一直试图避免这样做,事实上,我已经花了很多精力来分割我自己的代码,以便可以在不占用整个项目的情况下重新分配部分代码(即使很少有机会重复使用任何代码.它).然而,经过一段时间的考虑,我无法想出一个特别好的理由为什么我这样做.事实上,现在我已经考虑过了,我看到了一个非常引人注目的案例我所有较小的依赖项.我已经提出了一系列利弊,我希望有人可以指出我所遗漏的任何东西.

优点

• 版本的一致性意味着更容易进行测试和故障排除.
• 应用程序可能会覆盖更广泛的受众,因为安装的组件似乎更少.
• 对依赖项的小调整可以更容易地在下游进行,并随应用程序一起提供,而不是等待它们渗透到上游代码库中.

缺点

• 更复杂的打包过程包括依赖关系.
• 用户最终可能会在其计算机上拥有多个依赖关系副本.
• 根据bortzmeyer的回应,由于无法升级单个组件,因此存在潜在的安全问题.

笔记

作为参考,我的应用程序是用Python编写的,我所引用的依赖项是"轻量级",我的意思是小而不常用.(所以它们并不存在于所有机器上,甚至不存在于所有存储库中.)当我说"package with"我的应用程序时,我的意思是在我自己的源代码树下分发,而不是使用驻留在我的包中的脚本安装,所以会没有冲突版本的机会.我也只是在Linux上开发,所以不用担心Windows安装问题.

所有这些,我有兴趣听到有关包装依赖性更广泛(语言无关)问题的任何想法.有什么我想念的,或者这是一个简单的决定,我只是过度思考？

附录1

值得一提的是,我对下游包装商的需求也非常敏感.我希望尽可能简单地将应用程序包装在特定于发行版的Deb或RPM中.

我正在打包一个小的Python项目作为zip或egg文件,以便它可以分发.我有两种方法可以包含项目的配置文件,这两种方法似乎产生相同的结果.

方法1:

在setup.py中包含此代码:

from distutils.core import setup

setup(name='ProjectName', 
      version='1.0', 
      packages=['somePackage'],
      data_files = [('config', ['config\propFiles1.ini', 
                                'config\propFiles2.ini', 
                                'config\propFiles3.ini'])]
      )

方法2:

在setup.py中包含此代码:

from distutils.core import setup

setup(name='ProjectName', 
      version='1.0', 
      packages=['somePackage']
      )

然后,使用此行创建一个MANIFEST.in文件:

include config\* 

方法之间有什么区别吗？哪一个更受欢迎？我倾向于倾向于第一个,因为那时根本不需要MANIFEST.in文件.但是,在第一种方法中,您必须单独指定每个文件,而在第二种方法中,您可以只包括整个文件夹.还有什么我应该考虑的吗？什么是标准做法？

我正在研究的视频会议项目使用JMF来捕获视频和音频,并将其传输到另一个端点.问题是我的团队不希望产品的用户必须安装JMF.

我认为分享我们对这个问题的解决方案可能是值得的.有用.它运作良好.我的问题是:有没有人有更好的方法呢？

环境:Windows,XP及以上版本

1. 下载适用于Windows的JMF

2. 将其安装在您的机器上

3. dll在jmf installs之后,在system32文件夹中找到以下内容:

   jmacm.dll
   jmam.dll
   jmcvid.dll
   jmdaud.dll
   jmdaudc.dll
   jmddraw.dll
   jmfjawt.dll
   jmg723.dll
   jmgdi.dll
   jmgsm.dll
   jmh261.dll
   jmh263enc.dll
   jmjpeg.dll
   jmmci.dll
   jmmpa.dll
   jmmpegv.dll
   jmutil. dll
   jmvcm.dll
   jmvfw.dll
   jmvh263.dll
   jsound.dll

4. 将dlls 复制到临时文件夹中

5. 找到该jmf.properties文件(在您的计算机上搜索它)
6. 下载JMF源代码
   在源代码中,找到以下文件:

JMFinit.java
JMRPropertiesGen.java
Registry.java
RegistryGen.java

1. 创建一个包; 我会叫它JMFNoInstall
2. 添加步骤6中列出的文件
3. 将一个名为Main的类添加到此包中:

package JMFNoInstall;
// add your imports and whatnot here
public class Main()
{
    public Main()
    {
        JMFinit.main(null);
        JMFPropertiesGen.main(null);
        Registry.main(null);
        RegistryGen.main(new String[] {
            new File(".").getAbsolutePath(),
            "registrylib"
        });
    }
}

该jmf.properties文件需要与具有您的 …

我已经成功实现了APN for development Environment.但是我在为ad-hoc分发环境实现相同的问题时遇到了问题.任何人都可以建议我,我需要为此创建不同的应用程序ID,证书和配置文件吗？Sandbox有什么变化吗？步骤教程将非常受欢迎.

谢谢Saleel Karkhanis

这令人沮丧.我有两个身份,一个是旧的,一个是新的,后者应该用于将iOS应用程序部署到App Store.

我创建了新用户,授予他管理员权限,然后我创建了应用名称和配置文件.但是,在组织器中,我看到Dev配置完美无缺,而Deploy配置文件向我显示了可怕的错误:

找不到有效的签名身份.

怎么会这样？

好吧,我看到在iOS Provisioning Portal 的" 证书"部分中,只有一个分发证书,即属于我公司的证书.

有没有办法让新用户无需访问uberadmin的Xcode 即可创建应用程序？

谢谢和干杯!

这可能已被问过很多次,但我仍然找不到他们为什么需要的信息.我使用DEVELOPER prov配置文件在我的设备上测试应用程序,这是有道理的.

供应门户网站解释了这样的prov配置文件:

A Provisioning Profile is a collection of digital assets that uniquely ties
 developers and devices to an authorized iOS Development Team and enables
 a device to be used for testing. 

通过这种逻辑,它们仅用于测试,例如不用于分发.我们是否需要在AppStore上部署应用程序？

我的要求是生成随机字节的数据(非随机数),也就是统一分布的位.

因此,我想知道使用C++ 11/14随机设施执行此操作的正确/有效方法是什么.我的例子有环顾四周,但他们都似乎把重点放在数生成(整数,浮点数等)

我正在使用的当前解决方案如下:

#include <vector>
#include <random>

int main()
{
   std::random_device rd;
   std::uniform_int_distribution<int> dist(0,255);
   std::vector<char> data(1000);
   for (char& d : data)
   {
      d = static_cast<char>(dist(rd) & 0xFF);
   }
   return 0;
}

如果在二项分布中p成功的概率具有形状参数α> 0且β> 0的β分布,则分布是β二项式.形状参数定义成功的概率.我想从β二项分布的角度找到最能描述我的数据的α和β的值.我的数据集players 包括许多棒球运动员的命中数(H),击球次数(AB)和转换次数(H/AB)的数据.我在Python的Beta二项功能中借助JulienD的答案来估算PDF

from scipy.special import beta
from scipy.misc import comb

pdf = comb(n, k) * beta(k + a, n - k + b) / beta(a, b)

接下来,我写了一个loglikelihood函数,我们将最小化.

def loglike_betabinom(params, *args):
   """
   Negative log likelihood function for betabinomial distribution
   :param params: list for parameters to be fitted.
   :param args:  2-element array containing the sample data.
   :return: negative log-likelihood to be …