Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Исключить устройства, которые используют 1x в активах

В основном я хочу исключить iPhone 4 и поддержку iPhone 5 или новее, поэтому я нашел эту небольшую статью, в которой говорится, что это возможно, и Apple официально разрешает это. http://www.itworld.com/article/2934373/with-ios-9-developers-will-be-able-to-limit-their-apps-to-newer-devices.html

Но тогда я не могу найти ничего о том, как именно. В статье что-то упоминается о plist, но совсем немного.

Кроме того, они предполагают, что этот метод позволит использовать iPhone 5s или новее, но я хотел бы также добавить iPhone 5 непосредственно перед 5s.

Есть идеи..?

EDIT Только что понял, что iPhone 4 использует 2x.... почему никто не прокомментировал это...? Это должно быть закрыто.

xcode ios swift objective-c app-store
02.06.2016

  • Почему исключить iPhone 4 и iPhone 4S? 02.06.2016
  • Поскольку iPhone 5 и 4S не так уж отличаются, я предлагаю вам установить цель развертывания на iOS 8. Это исключит iPhone 4, но не iPhone 4S. 02.06.2016
  • @Larme Я думаю, что теперь я включу все устройства ... но я действительно хотел снять огромное бремя необходимости проектирования для 1x и других связанных с ним вещей, таких как изменение положения в соответствии с таким маленьким экраном и т. д. и т.п. 02.06.2016

Ответы:


1

Вы также можете добавить какую-либо опцию в info.plist UIRequiredDeviceCapabilities и добавить поддержку только arm64. " rel="nofollow">документация

02.06.2016
  • Да, я уже знаю об этом, но этот ответ на SO предлагает не делать этого, потому что этот метод отклонил их приложения. stackoverflow.com/a/16257987/5184188 02.06.2016
  • пожалуйста, посмотрите комментарий в этом посте, я согласен. У меня также было приложение, отклоненное Apple из-за необходимых возможностей в plist, которые не использовались в приложении. Либо вы используете функции, требуемые в plist, либо вы должны удалить их из требований. Добавление требования к plist просто для ограничения аппаратного обеспечения приведет к отклонению вашего приложения. 02.06.2016
  • Но тогда какой смысл...? Итак, вы предлагаете мне добавить любую функцию, которую я смогу найти и применить, чтобы решить проблему, которая у меня есть, но это только звучит так, будто я добавлю больше проблем, работы, времени и многих других ненужных вещей. Очевидно, лучше просто включить iPhone 4 и покончить с этим, если мне придется делать то, что вы предлагаете. 02.06.2016
  • Я думаю, вам просто нужно удалить LaunchImage для 3,5 дюйма 02.06.2016
    • 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..