iOS:网络检测

简介:

若想App通过审核,则必须对网络环境进行判断,在无网络的时候进行提醒等处理。

Apple 的 例程 Reachability 中介绍了取得/检测网络状态的方法。要在应用程序程序中使用Reachability,首先要完成如下两部:
    
    1.1. 添加源文件:
    在你的程序中使用 Reachability 只须将该例程中的 Reachability.h 和 Reachability.m 拷贝到你的工程中。如下图:

    
    
    1.2.添加framework:
    将SystemConfiguration.framework 添加进工程。如下图:
    
    
    2. 网络状态
    
    Reachability.h中定义了三种网络状态:
    typedef enum {
        NotReachable = 0,            //无连接
        ReachableViaWiFi,            //使用3G/GPRS网络
        ReachableViaWWAN            //使用WiFi网络
    } NetworkStatus;
    
    因此可以这样检查网络状态:

    Reachability *r = [Reachability reachabilityWithHostName:@“www.apple.com”];
    switch ([r currentReachabilityStatus]) {
            case NotReachable:
                    // 没有网络连接
                    break;
            case ReachableViaWWAN:
                    // 使用3G网络
                    break;
            case ReachableViaWiFi:
                    // 使用WiFi网络
                    break;
    }

check:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f40a0e70100srip.html

   本文转自老Zhan博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/mybkn/archive/2013/01/16/2862914.html,如需转载请自行联系原作者
相关文章
|
9天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 网络架构
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2DWRSeg二次创新C3k2_DWR:扩张式残差分割网络,提高特征提取效率和多尺度信息获取能力,助力小目标检测
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2DWRSeg二次创新C3k2_DWR:扩张式残差分割网络,提高特征提取效率和多尺度信息获取能力,助力小目DWRSeg是一种高效的实时语义分割网络,通过将多尺度特征提取分为区域残差化和语义残差化两步,提高了特征提取效率。它引入了Dilation-wise Residual (DWR) 和 Simple Inverted Residual (SIR) 模块,优化了不同网络阶段的感受野。在Cityscapes和CamVid数据集上的实验表明,DWRSeg在准确性和推理速度之间取得了最佳平衡,达到了72.7%的mIoU,每秒319.5帧。代码和模型已公开。
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2DWRSeg二次创新C3k2_DWR:扩张式残差分割网络,提高特征提取效率和多尺度信息获取能力,助力小目标检测
|
12天前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 安全
深度学习之社交网络中的社区检测
在社交网络分析中,社区检测是一项核心任务,旨在将网络中的节点(用户)划分为具有高内部连接密度且相对独立的子群。基于深度学习的社区检测方法,通过捕获复杂的网络结构信息和节点特征,在传统方法基础上实现了更准确、更具鲁棒性的社区划分。
27 7
|
9天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 网络架构
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2融合DWRSeg二次创新C3k2_DWRSeg:扩张式残差分割网络,提高特征提取效率和多尺度信息获取能力,助力小目标检测
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2融合DWRSDWRSeg是一种高效的实时语义分割网络,通过将多尺度特征提取方法分解为区域残差化和语义残差化两步,提高了多尺度信息获取的效率。网络设计了Dilation-wise Residual (DWR) 和 Simple Inverted Residual (SIR) 模块,分别用于高阶段和低阶段,以充分利用不同感受野的特征图。实验结果表明,DWRSeg在Cityscapes和CamVid数据集上表现出色,以每秒319.5帧的速度在NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti上达到72.7%的mIoU,超越了现有方法。代码和模型已公开。
|
3月前
|
安全 网络安全 Android开发
安卓与iOS开发:选择的艺术网络安全与信息安全:漏洞、加密与意识的交织
【8月更文挑战第20天】在数字时代,安卓和iOS两大平台如同两座巍峨的山峰,分别占据着移动互联网的半壁江山。它们各自拥有独特的魅力和优势,吸引着无数开发者投身其中。本文将探讨这两个平台的特点、优势以及它们在移动应用开发中的地位,帮助读者更好地理解这两个平台的差异,并为那些正在面临选择的开发者提供一些启示。
125 56
|
2月前
|
机器学习/深度学习 安全 网络安全
利用机器学习优化网络安全威胁检测
【9月更文挑战第20天】在数字时代,网络安全成为企业和个人面临的重大挑战。传统的安全措施往往无法有效应对日益复杂的网络攻击手段。本文将探讨如何通过机器学习技术来提升威胁检测的效率和准确性,旨在为读者提供一种创新的视角,以理解和实施机器学习在网络安全中的应用,从而更好地保护数据和系统免受侵害。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 网络安全
使用Python实现深度学习模型:智能网络安全威胁检测
使用Python实现深度学习模型:智能网络安全威胁检测
181 5
|
26天前
|
运维 安全 网络协议
Python 网络编程:端口检测与IP解析
本文介绍了使用Python进行网络编程的两个重要技能:检查端口状态和根据IP地址解析主机名。通过`socket`库实现端口扫描和主机名解析的功能,并提供了详细的示例代码。文章最后还展示了如何整合这两部分代码,实现一个简单的命令行端口扫描器,适用于网络故障排查和安全审计。
|
3月前
|
计算机视觉
在yolov5项目中如何使用自带摄像机不用网络摄像机进行实时检测?
这篇文章讨论了在yolov5项目中,如何避免使用网络摄像机而改用自带的本地摄像机进行实时目标检测,并提供了解决摄像头打开错误的具体步骤和代码示例。
在yolov5项目中如何使用自带摄像机不用网络摄像机进行实时检测?
|
3月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于深度学习网络的人员行为视频检测系统matlab仿真,带GUI界面
本仿真展示了基于GoogLeNet的人员行为检测系统在Matlab 2022a上的实现效果,无水印。GoogLeNet采用创新的Inception模块,高效地提取视频中人员行为特征并进行分类。核心程序循环读取视频帧,每十帧执行一次分类,最终输出最频繁的行为类别如“乐队”、“乒乓球”等。此技术适用于智能监控等多个领域。
68 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与火焰检测matlab仿真
本项目使用MATLAB2022a实现基于YOLOv2的火焰检测系统。通过USB摄像头捕捉火焰视频,系统实时识别并标出火焰位置。核心流程包括:视频采集、火焰检测及数据预处理(图像标准化与增强)。YOLOv2模型经特定火焰数据集训练,能快速准确地识别火焰。系统含详细中文注释与操作指南,助力快速上手。