ios php 推送消息,用PHP实现IOS推送

时间: 2024-03-26 16:34:48 浏览: 20
要实现iOS推送,需要遵循以下步骤: 1. 创建APNS证书 首先,你需要在苹果开发者中心创建一个APNS证书。这个证书将用于安全地将消息发送到iOS设备。 2. 获取设备Token 每个iOS设备都有一个唯一的设备Token,用于标识该设备。你需要在你的应用中获取该设备Token,并将其发送到你的服务器。 3. 编写PHP代码 使用PHP编写代码,以便将消息发送到APNS服务器。你需要使用APNS证书和设备Token来建立连接,并将消息发送到APNS服务器。 以下是一个简单的PHP代码示例: ``` <?php // Put your device token here (without spaces): $deviceToken = 'YOUR_DEVICE_TOKEN_HERE'; // Put your private key's passphrase here: $passphrase = 'YOUR_PASSPHRASE_HERE'; // Put your alert message here: $message = 'Hello, world!'; //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// $ctx = stream_context_create(); stream_context_set_option($ctx, 'ssl', 'local_cert', 'YOUR_APNS_CERTIFICATE.pem'); stream_context_set_option($ctx, 'ssl', 'passphrase', $passphrase); // Open a connection to the APNS server $fp = stream_socket_client( 'ssl://gateway.sandbox.push.apple.com:2195', $err, $errstr, 60, STREAM_CLIENT_CONNECT|STREAM_CLIENT_PERSISTENT, $ctx); if (!$fp) exit("Failed to connect: $err $errstr" . PHP_EOL); echo 'Connected to APNS' . PHP_EOL; // Create the payload body $body['aps'] = array( 'alert' => $message, 'sound' => 'default' ); // Encode the payload as JSON $payload = json_encode($body); // Build the binary notification $msg = chr(0) . pack('n', 32) . pack('H*', $deviceToken) . pack('n', strlen($payload)) . $payload; // Send the notification to the server $result = fwrite($fp, $msg, strlen($msg)); if (!$result) echo 'Message not delivered' . PHP_EOL; else echo 'Message successfully delivered' . PHP_EOL; // Close the connection to the server fclose($fp); ?> ``` 在上面的代码中,你需要将以下变量替换为你自己的值: - YOUR_DEVICE_TOKEN_HERE:你的设备Token。 - YOUR_PASSPHRASE_HERE:你的APNS证书密码。 - YOUR_APNS_CERTIFICATE.pem:你的APNS证书文件名和路径。 - $message:你要发送的消息。 4. 测试推送 运行PHP代码并测试推送。如果一切正常,你应该会收到一个推送通知。 注意:在生产环境中,你需要将APNS服务器地址更改为“gateway.push.apple.com”。在示例代码中,我们使用的是开发环境的APNS服务器地址“gateway.sandbox.push.apple.com”。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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