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    iPhone 17

『qiita.com』

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  • IDFAの許可リクエストの表示についてリジェクト例を共有します - Qiita

    5 users

    qiita.com/koooootake

    はじめに この記事はiOS14でエンジニアがすべきIDFA対応の追記です。 春のiOS14のアップデートからAppTrackingTransparencyのリクエストを使用しない場合、IDFAがデフォでオフになるとAppleから通達がきていましたが、詳細が公開されました。iOS14.5からはすべてのアプリがAppTrackingTransparencyフレームワークを使用して、アプリを追跡したり、デバイスの広告IDにアクセスしたりするためのユーザーの許可を要求する必要があります、とのことです。 公式News 本格的に対応するアプリが増える中で、実装手順はiOS14でエンジニアがすべきIDFA対応に記しているのですが、ATTrackingManager.requestTrackingAuthorizationを利用してAlertを表示できるのは1度きりであるため、どのタイミングで許可リクエス

    • テクノロジー
    • 2021/04/09 09:56
    • Programming
    • iOS14でエンジニアがすべきIDFA対応 - Qiita

      20 users

      qiita.com/koooootake

      はじめに IDFAの許可リクエストの表示タイミング・内容の具体例についてはこちらの記事を参考にしてください🙋‍♂️ 2020年9月にリリースされたiOS14から、 iOS13まで端末単位で設定していたIDFAの取得許可(追跡型広告制限)が 端末兼アプリ単位の取得許可に変更され、 各アプリにて、通知や位置情報許可のように、ユーザに許可を取る必要がでてきます。 iOS13 ↓ iOS14 IDFAとは?iOS13と比較した詳しい挙動の違いは?は こちらの素晴らしい記事にまとまっていたので割愛させていただきます。 https://qiita.com/yofuru/items/213b88b85553631204e4 重要なのはiOS14ではIDFAをデフォルトで取得できなくなることです。 本記事ではエンジニアがiOS14でIDFAを取得するために対応する必要がある実作業をまとめます。 1.fr

      • テクノロジー
      • 2020/08/07 18:45
      • ios
      • qiita
      • ad
      • 広告
      • apple
      • Programming
      • iPhone で Face Tracking with ARKit を実装する - Qiita

        6 users

        qiita.com/koooootake

        #はじめに iOSエンジニアの神武です。 今回は、iPhoneXなど の Face Tracking with ARKit を利用して こんなの (モデル : 隣の席の先輩、謝謝!) をコメント多めで実装してみました サンプルコードはapple公式に上がっているので とにかく試したいiPhoneX所持者はこちらからどうぞ Creating Face-Based AR Experiences 記事の参考も👆です #前準備 1.iPhoneXなどを購入💰します 2.プロジェクトを作ります [ File > New > Project > Single View App ] 3.Main.storyboard に ARKit SceneKit View を貼り付け、ViewController と紐付けます 4.カメラ利用の許可を取るために、Info.plistに追加します [ Privac

        • テクノロジー
        • 2017/12/12 11:06
        • ARKit
        • iOS
        • Swiftで機械学習を学ぶ【ロジスティック回帰編】 - Qiita

          5 users

          qiita.com/koooootake

          はじめに 流行りの機械学習、実際どんな計算しているの? ということで、流行りのSwiftで実装してみました。 最初は教師あり学習であるロジスティック回帰。 ロジスティック回帰とは、パーセプトロンと同じ分類アルゴリズムであり、最尤推定法で分割線のパラメーターを決定するアルゴリズムです。 つまり、「新しく与えられたデータは$t=1$に属する」 という推定だけではなく、 「新しく与えられたデータが$t=1$に属する確率は70%」 という、確率的な推定ができるようになります。 ITエンジニアのための機械学習理論入門を参考に、ロジスティック回帰についてまとめさせていただいた資料をこちらに用意しました。今回は資料に沿って説明していきたいと思います。 手順 ロジスティック回帰では、以下の3STEPで分類問題を解きます。 得られたデータが、ある属性値を持つ確率(事後確率)を設定しておき そこから逆に、トレ

          • テクノロジー
          • 2016/04/14 20:04
          • swift

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