Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как настроить сборку дистрибутива, чтобы приложение watchkit работало?

Мое приложение watchkit работает нормально, когда я запускаю его с профилем разработчика с подстановочными знаками. Когда я запускаю его с профилем распространения, приложение Watch сообщает: Не удалось пройти аутентификацию. Затем я создал уникальные идентификаторы пакетов для каждого приложения. Затем обновил профили подготовки, чтобы использовать новые идентификаторы пакетов. Когда я пытаюсь собрать снова, приложение watchkit по-прежнему не устанавливается.

Я не вижу никаких журналов, относящихся к этой ошибке, в окне устройств. Я попытался переключить «Пропустить установку» на нет для целевого приложения watchkit. Вот скриншот ошибки.

введите здесь описание изображения

xcode watchkit bundle ios-provisioning
11.06.2015

Ответы:


1

Используйте Xcode 8, где подготовка выполняется автоматически и, наконец, позволит вам перестать беспокоиться

15.09.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..