Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как получить данные из рабочей среды iCloud

Есть ли способ получить доступ к данным из производственной среды iCloud через симулятор iOS? Потому что мне нужно получить данные приложения, чтобы проанализировать их, поэтому, если бы я мог сделать это из симулятора, мне было бы проще. Если невозможно получить доступ с помощью симулятора, не могли бы вы дать мне идею сделать это с iPhone?

06.10.2015

Ответы:


1

Самый простой способ — заархивировать ваше приложение и распространять его с помощью testflight. Приложение, распространяемое с помощью tesflight, всегда связано с производственной базой данных. Насколько я знаю, нет возможности подключиться к производственной базе данных из симулятора или во время отладки.

07.10.2015
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..