当我试图通过使用生成android apk时./gradlew installRelease,我在控制台中收到此错误:
~/React-Native/mockingbird/android/app/build/intermediates/res/merged/release/drawable-mdpi-v4/src_resources_img_loading.gif: error: Duplicate file.
~/React-Native/mockingbird/android/app/build/intermediates/res/merged/release/drawable-mdpi/src_resources_img_loading.gif: Original is here. The version qualifier may be implied.
我尝试Build->Clean Project通过Android Studio ./gradlew installRelease再次运行; 它也没用.
此外,我尝试删除该build文件夹,但它也没有帮助.
我在一个更大的程序中观察到类似的问题,可以使用下面的代码复制:
int main()
{
printf("starting application");
std::string str {"This is my string"};
printf("The last char is %d", (int)(str.at(str.size())));
return 0;
}
这显然是一个未被捕获的崩溃std::range_error.
为了调试这个,我设置了Windows错误报告,正如预期的那样,它正在创建一个minidump.但是,当我将minidump加载到Visual Studio中以生成调用堆栈时,我得到以下内容:
msvcr120.dll!abort() Line 88 C
msvcr120.dll!terminate() Line 96 C++
test2.exe!__CxxUnhandledExceptionFilter(_EXCEPTION_POINTERS * pPtrs) Line 39 C++
KERNELBASE.dll!_UnhandledExceptionFilter@4() Unknown
ntdll.dll!__RtlUserThreadStart() Unknown
ntdll.dll!__RtlUserThreadStart@8() Unknown
这对于确定问题的根本原因是完全没用的.
我所追求的是一个像以下的callstack:
KernelBase.dll!_RaiseException@16() Unknown
[External Code]
msvcp120.dll!std::_Xout_of_range(const char * _Message) Line 24 C++
test2.exe!main() Line 16 C++
[External Code]
(当使用调试器运行时)它标识std :: range_error发生的位置.有谁知道如何配置Windows错误报告,因此它不会像在顶部调用堆栈中那样隐藏错误？
我在使用g ++的Linux上使用Visual Studio 2013.应用程序核心转储,当核心在gdb中运行时,我得到一个调用堆栈,该调用堆栈将转到抛出异常的位置.
首先,我使用"qmake"命令从我的项目文件(external.pro)生成Makefile.之后,当我在生成的Makefile上运行nmake时,遇到以下错误:
Makefile(14):致命错误U1001:语法错误:宏中的非法字符'{'停止.NMAKE:致命错误U1077:'cd':返回代码'0x2'停止.
第14行如下:
MKDIR = mkdir
但Makefile中没有'{'charachter.这是external.pro和Makefile:
external.pro:
config += debug_and_release
TEMPLATE = subdirs
SUBDIRS = lib3ds-1.3.0/lib3ds \
bzip2-1.0.5/bzip2-1.0.5.pro \
muparser_v132/src \
levmar-2.3/levmar-2.3.pro \
# structuresynth/structuresynth.pro \
OpenCTM-1.0.3/openctm.pro \
jhead-2.95/jhead-2.95.pro
# openkinect/openkinect.pro
Makefile:
#############################################################################
# Makefile for building: external
# Generated by qmake (2.01a) (Qt 4.7.2) on: Thu Jul 12 19:28:51 2012
# Project: external.pro
# Template: subdirs
# Command: c:\Qt\4.7.2\bin\qmake.exe -o Makefile external.pro
#############################################################################
first: make_default
MAKEFILE = Makefile
QMAKE = c:\Qt\4.7.2\bin\qmake.exe
DEL_FILE = del
CHK_DIR_EXISTS= if …我在 python 中使用 scikit-learn 使用 svm.SVC 对我的实例进行分类；然而，对于某些参数组合，拟合永远不会停止。这是因为算法需要更多时间吗？或者算法是否有可能没有收敛到极值点。
请注意，我没有对我的数据做出任何假设。知道了这一点，SVM 对于任意数据集总是收敛的吗？
Stack已经用Java中的可调整大小的数组(Vector)实现.但是,根据我的理解,虽然您可以选择,但Queue通常使用LinkedList实例化,以用于常见应用程序.
我知道理论上他们支持所有在O(1)最坏情况或摊销的操作.但是,有一个特定的原因,可调整大小的数组更适合堆栈,而链表更适合队列吗？
换句话说,为什么他们都不使用可调整大小的数组或链表？
为什么下面的代码总是打印"type is double"？(我在StackOverflow中看到过这段代码)
#include <iostream>
void show_type(...) {
std::cout << "type is not double\n";
}
void show_type(double value) {
std::cout << "type is double\n";
}
int main() {
int x = 10;
double y = 10.3;
show_type(x);
show_type(10);
show_type(10.3);
show_type(y);
return 0;
}
我想看看是否可以将部分向量传递给函数,使其显示为函数的法线向量.更重要的是,我希望在O(1),恒定时间内完成.我不想迭代向量来创建一个新的向量.实际上,我还希望在以下示例中将新矢量的大小更改为40.
void func(vector <int> &v){
//calling index 10 to 50 of v
func(v[10..50])
}
O(n logstar(n))和O(n)之间是否存在真正的复杂性？我知道O(n sqrt(logstar(n)))和其他类似函数介于这两者之间,但我的意思是原始的,不是由logstar(n)组成的.
algorithm complexity-theory big-o time-complexity asymptotic-complexity
我知道Hashtable和HashMap之间的区别.但是,这两个类似乎都在使用哈希函数来完成工作.Hashtable中使用的哈希函数和HashMap中使用的哈希函数之间有区别吗？
特别是,他们使用的散列算法有区别吗？在这两个类中使用哈希的公式是什么？
换句话说,计算索引(哈希值)的方式是不同的？
我正在尝试编译以下代码:
#include <iostream>
class X{
public:
virtual void func();
};
class Y : public X{
public:
virtual void func(){
std::cout << "y" << std::endl;
}
};
int main(){
Y* y = new Y();
y->func();
return 0;
}
但是使用以下消息构建失败(在Xcode - C++ 11上):
Undefined symbols for architecture x86_64:
"typeinfo for X", referenced from:
typeinfo for Y in c.o
"vtable for X", referenced from:
X::() in c.o
NOTE: a missing vtable usually means the first non-inline virtual member function has no definition.
ld: …