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应用认领那些事

最近公司的一款产品提交国内市场,发现有些国内市场提示需要进行应用认领。原因就是别人(或者市场抓取)已经在我们之前将这个应用提交到了该市场。...认领成功后,这个应用就重回你的怀抱了,其实认领很简单,这里讲到的自然是对未签名的包进行签名。由于这样的操作细小琐屑,这样更需要记录一下,免得以后麻烦。...如何认领 一般的就是市场提供一个未签名的apk包,认领方进行签名后,上传即可认领成功。 另一种就是提供公司证明,这个我们不讲,也没什么可以讲。...通常情况下认领都会有对一个未签名的apk包签名认证这种方式,因为签名是软件发布商所独有的,通过对比测试需认领的包的签名和刚签过名的apk包是否一致,如果一致就认领成功,否则失败。...签名认领失败 如果签名认领失败的话,请检查目前线上的包是否进行了二次打包被别人篡改了签名,如果是的话,需要进行商务上的沟通来解决了。

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Android Notes | 应用认领转移那点事儿

三、阿里应用认领(评价:⭐⭐⭐⭐️) 同上,登录账号,点击应用认领: ? 阿里这里会有个认领列表,继续点击左上角应用认领: ? 第一步,上传 Apk: ? 上传完成后会自动解析 Apk 信息: ?...四、百度应用认领 百度同理,登录找到认领应用: ? 百度开发者账号被拒绝了,哭唧唧。。。 与我无关啊~ 五、OPPO 应用认领(评价:⭐⭐⭐⭐) 同理登录找到应用认领并输入包名: ?...六、应用应用认领(评价:无语,体验很差劲) 应用宝提供两种操作: 线上认领 人工认领 这里采用线上认领方式。 首先创建应用: ? 类型根据项目需求来选择: ? 随后直接上传 Apk : ?...选择应用宝商务,需求选择应用人工认领: ? 基本信息填写完成后,点击提交: ? 我就呵呵哒。...七、华为应用转移 这里拷贝下官网说的俩者区别: 应用认领前后的区别:应用认领后 APP ID 发生变化,原有的所有服务(如应用市场、Push 等)将无法使用,且不保留历史下载量和评论数据,即仅认领 Apk

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    Prometheus-Operator:告警认领功能实现

    上篇回顾 上篇文章我们主要是针对告警路由进行了讲解,告警路由使用无疑是非常方便的,但是缺少一些告警处理人相关提醒,所以我们本篇文章讲解一下告警认领的功能实现 prometheus架构图 通过上图我们可以发现...,告警主要是Alertmanager组件管理,所以我们需要提供一个hook接收Alertmanager的告警信息,然后对告警数据进行处理,以达到我们实现告警认领的目的 案例介绍 使用gin+gorm、来实现一个...= nil { common.TPLogger.Error("更新认领人失败", err) return err } common.TPLogger.Info("更新认领人成功") return...,并发送一个消息(消息内容可以自定义,但是需要包含UID,主要是为了区分认领的是那一条告警) 说明:该UID是用告警名称,告警级别、告警时间、告警pod、告警名称空间进行md5加密而成的字符串 认领后再次告警...当然认领可以支持多人认领 认领后告警恢复 无人认领告警恢复 告警代码领取方式,可以添加下方二维码 总结 告警认领功能到此已经添加完成,当然其中还有一些地方不够完善的,例如告警静默,告警指派、告警升级等功能

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    Java基于ssm+vue开发的失物招领小程序

    share_source=copy_web&vd_source=11344bb73ef9b33550b8202d07ae139b主要功能:用户发布挂失物品或拾取物品到平台,其他用户可留言,可认领自己丢失的物品...发布者可在个人中心查看所有认领者或拾取者并确认某一人已认领或拾取归还。...角色:普通用户+管理员功能前台微信小程序功能轮播图展示拾取物品首页:上拉分页、根据物品名称查询、展示拾取物品、展示是否认领状态;挂失物品首页:上拉分页、根据物品名称查询、展示挂失物品、展示是否找回状态;...,认领详情,在众多认领记录中确认某人认领,根据物品搜索;我发布的挂失物品管理:管理我发布挂失的物品,可查看找回记录,找回详情,在众多认领记录中确认某人找回归还,根据物品搜索;发布:填写标题、物品描述、上传多图片...、选择分类和发布类型(拾取、挂失);查看我提交的认领物品记录:分页,查看该物品认领状态(待认领、被我认领、被他人认领),查看详情,根据物品搜索;查看我提交的拾取物品记录:分页,查看该物品归还状态(待找回

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    Android 空包签名(详细版)

    然后我发现事情并不是那么简单,平台上之前上架过此应用,那还是16、17年的事情,那时我还在学校呢。而且之前的平台开发者账号找不到了,也就是那之前平台上的应用是个孤儿。...平台上有这个应用再想上架的话有两个方案,一、更改包名,应用名,然后上架。二、认领应用。...正文   不采坑你就不知道有多少坑,认领应用的第一步就是空包签名,首先是改签名,相信打包过APK的朋友都知道签名是什么。...而如果要认领应用,平台就必须先肯定你的签名。下面我就用VIVO开放平台来举例子。...一、下载空包 首先登陆你的开发者平台,然后找到上传应用的地方,先看一下平台是否用这个包名上传过应用,是的话就进行认领,这里我使用的是VIVO开放平台。如下图为认领应用界面。 ?

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    连锁品牌、商场轻松入驻,地图商户中心全新升级

    分享十亿曝光,品牌推广更有力 商户进行标注和认领的最大动力,就是让消费者更容易找到自己,从而获得更多的平台曝光机会。而这一点,正是腾讯位置服务地图商户中心的最大优势。...每天有数亿的用户使用微信/QQ给好友发送位置、朋友圈打卡;使用快手在发送短视频时选择位置;使用腾讯地图搜索商场、店铺… 这些应用的地点搜索功能都是由腾讯位置服务所提供。...商户只需在我们的平台完成一次标注和认领,就可以让店铺的位置信息在多个头部应用中可见,分享每天数十亿的曝光。...各大连锁品牌在我们官网申请认证并通过后,就可以批量上传、认领品牌旗下门店,进行统一管理,单次可最多上传一万条记录。并且,单店的营业执照不再强制要求,使信息搜集整理更简单,店面信息管理更高效。...只要认证成为商场管理者,就可一键认领建筑内所有门店,进行统一管理。我们会为您显示精细的室内地图,楼层、铺位清晰可见,让您精准标注位置不再“摸黑”,名称、地址、营业时间等信息更新尽在掌握。

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    干货|人人都是翻译项目的Master

    希望大家看了之后可以对组织翻译项目有一定的理解,然后也可以提出自己的建议或者解决方案,也可以应用在自己的项目中。...下面是我们认领时候的一张截图。 ? 基本格式为:认领类型(翻译/校对认领)- 截止时间。 这样就可以不用强制每个人的进度,让小伙伴自己来掌控进度。时间是自己选的,哈哈,那就要在规定的时间完成咯。...二、主要翻译流程 认领文章 分好小组之后,下面开始以组为单位认领翻译文章。每个小组内的小伙伴会商量一下想翻译哪些文章,然后再以组为单位到 label 为翻译认领的 issue 下面认领文章。 ?...组长到对应的 issue 下面留言“认领翻译”之后, Master 会把 issue 的状态由 “翻译认领” 切换为 “正在翻译”。 ?...和认领翻译的文章一样,不做任何限制,组内成员商量想要认领的文章,然后到 label 为校对认领的 PR 下面留言认领校对。 ?

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    数据中台-协作流程

    3.3 交付阶段 在数据中台之前,其实并不存在单独的交付阶段,因为数据开发加工好数据应用需要的表,他的工作就已经结束了,剩下的就是应用开发的事儿了。...最后,应用开发在数据服务上创建应用,然后申请对该接口的授权,等数据开发审批通过后,就可以直接调用该接口获取数据了。...这里有这样几个过程: 数据开发接到报警后,要第一时间认领报警; 任务运维中心提供了报警认领的功能,数据开发点击认领,代表数据开发开始处理这个报警; 如果报警迟迟没有人认领,任务运维中心会每隔 5 分钟会发起一次电话报警...,直到报警认领; 如果报警一直没有认领,系统会在 3 次报警,15 分钟后进行报警的上报,发送给模型所在域的负责人。...那么当数据开发认领报警之后,需要开始排查,首先要确认上游依赖任务稽核规则是否有异常(也就是输入数据是否存在异常)。

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    ApacheCN 翻译活动进度公告 2019.6.21

    apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/issues/1 项目仓库:https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh 认领...://github.com/apachecn/misc-docs-zh/issues/1 项目仓库:https://github.com/apachecn/misc-docs-zh 关于卷积神经网络:认领...:0/46,校对:0/46 XGBoost:认领:0/18,校对:0/18 章节 贡献者 进度 深度学习与 Keras - - Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期 在 Python 迷你课程中应用深度学习...中网格搜索深度学习模型的超参数 用 Keras 在 Python 中使用卷积神经网络进行手写数字识别 如何用 Keras 进行预测 用 Keras 进行深度学习的图像增强 8 个深度学习的鼓舞人心的应用...中开发您的第一个 XGBoost 模型 如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型 在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择 浅谈机器学习的梯度提升算法 应用机器学习的

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    布客·ApacheCN 翻译校对活动进度公告 2020.5

    更多规则 第 9 章:数值微分和不可微函数 9.1 数值微分 9.2 绘制导数图 9.3 不可微函数 第 10 章:微分的回顾 10.1 复习 第 11 章:微分在求解方程中的应用...用于求解电子表格中的行列式的爱丽丝梦游仙境方法 第 16 章一些纯数学 16.1 极限和点集拓扑简介 16.2 紧集 16.3 杂注 16.4 Lebesgue 积分 第 17 章:物理的建模应用.../64 章节 贡献者 进度 深度学习与 Keras - - Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期 @ElmaDavies 100% 在 Python 迷你课程中应用深度学习 @ElmaDavies...@ElmaDavies 100% 如何用 Keras 进行预测 @ElmaDavies 100% 用 Keras 进行深度学习的图像增强 @ElmaDavies 100% 8 个深度学习的鼓舞人心的应用...模型 @tabeworks 如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型 在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择 浅谈机器学习的梯度提升算法 应用机器学习的

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    ApacheCN 翻译校对笔记整理活动进度公告 2019.10.18

    更多规则 第 9 章:数值微分和不可微函数 9.1 数值微分 9.2 绘制导数图 9.3 不可微函数 第 10 章:微分的回顾 10.1 复习 第 11 章:微分在求解方程中的应用...用于求解电子表格中的行列式的爱丽丝梦游仙境方法 第 16 章一些纯数学 16.1 极限和点集拓扑简介 16.2 紧集 16.3 杂注 16.4 Lebesgue 积分 第 17 章:物理的建模应用...:24/64,校对:22/64 章节 贡献者 进度 深度学习与 Keras - - Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期 @ElmaDavies 100% 在 Python 迷你课程中应用深度学习...ElmaDavies 100% 用 Keras 在 Python 中使用卷积神经网络进行手写数字识别 如何用 Keras 进行预测 用 Keras 进行深度学习的图像增强 8 个深度学习的鼓舞人心的应用...ONNX并使用ONNX Runtime运行 并行和分布式训练 - - 模型并行化最佳实践 @sherlockbear 100% 入门分布式数据并行 @sherlockbear PyTorch编写分布式应用

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    处理 NFT 预售 — 链下白名单

    在我们之前的文章中[4]提供了一些背景信息,说明为什么我们需要在单个合约中使用如此多种铸造和认领机制。...我们合约中的每个铸币/认领选项(公开销售除外)都需要一张优惠券。 在我们陷入困境之前,让我们回顾一下合约顶部认领的一些必要数据类型。 Coupon 结构定义了链下签名过程生成的数据。...CouponType 枚举允许我们创建特定于事件的优惠券,例如,在认领时验证为作者的人不能在预售期间自动认领。 最后,SalePhase 枚举让我们(作为合约所有者)控制哪个事件处于活动状态。...椭圆曲线数字签名算法 (ECDSA) (4)[8] 是非对称加密的另一个示例,其中用户 A 使用其私钥创建签名,用户 B 能够应用标准算法来恢复签名者(用户 A)的公钥。...我们将qty(他们被允许认领的总数)和count(在此交易中认领的数字)一起传递给合约的“claimAuthorTokens()”函数。

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    布客·ApacheCN 翻译校对笔记整理活动进度公告 2020.1

    更多规则 第 9 章:数值微分和不可微函数 9.1 数值微分 9.2 绘制导数图 9.3 不可微函数 第 10 章:微分的回顾 10.1 复习 第 11 章:微分在求解方程中的应用...用于求解电子表格中的行列式的爱丽丝梦游仙境方法 第 16 章一些纯数学 16.1 极限和点集拓扑简介 16.2 紧集 16.3 杂注 16.4 Lebesgue 积分 第 17 章:物理的建模应用...:28/64,校对:26/64 章节 贡献者 进度 深度学习与 Keras - - Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期 @ElmaDavies 100% 在 Python 迷你课程中应用深度学习...@ElmaDavies 100% 如何用 Keras 进行预测 @ElmaDavies 100% 用 Keras 进行深度学习的图像增强 @ElmaDavies 100% 8 个深度学习的鼓舞人心的应用...Runtime运行 并行和分布式训练 - - 模型并行化最佳实践 @sherlockbear 100% 分布式数据并行(DDP)入门 @sherlockbear 100% PyTorch编写分布式应用

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