方法和类被调用多次，但是AS显示灰色

最新推荐文章于 2024-06-22 20:16:07 发布
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#方法调用但显示灰色

本文介绍了解决Android Studio中出现的代码被错误地标记为未使用的问题，提供了有效的解决步骤，包括清理项目缓存并重启。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

碰到一个问题，Android Studio里面的一些类及方法，明明有被其他的类或者方法调用，但是去看的时候显示灰色，鼠标放上面的时候显示：Class ‘XXX’ is never used或者Method ‘XXX’ is never used，而且运行的时候毫无问题。显示如下：
这里写图片描述
clean Project无效
解决方法：File—>Invalidate Caches/Restart 如下图
这里写图片描述
原因不明，可能是我切换不同的分支造成的，希望知道的能指点一下。

一套适合 ABAP 初级和中级开发人员，从入门到提高的 ABAP 学习教程
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
10-12 3587
曾几何时，ABAP 就是 SAP 的代名词。ABAP 这门编程语言造就了 SAP 名噪一时的 R/3 产品，同时也是如今 SAP 旗舰级产品，SAP S/4HANA 底层的实现语言。 ABAP 不仅代表着 SAP 这家公司在企业级管理软件市场辉煌的过去，ABAP 自身也在不断地进化着。SAP 不仅在本地部署(On-Premise)领域继续保持着自己绝对的统治地位，而且在云应用领域（Software-as-a-Service, 简称 SaaS), 也推出了自己的解决方案，比如 SAP S/4HANA Clo
Chrome Network面板工具之万文多图详解
herosunly的博客
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1. 基本介绍 2. 控制器 3. 过滤器 4. 请求列表 4.1 属性列表 4.2 排序方式 4.3 查看具体的请求内容
android studio中方法和类被调用多次，但是AS显示灰色,解决办法
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抽象类调用抽象方法的问题
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09-03 2426
记住：抽象方法是不能调用的 原因就是抽象方法没有方法体。 但是，在一个类中定义了一个抽象方法，在这个类 或 这个类的子类 中是可以调用的。 为什么可以调用呢？ 因为，具有抽象方法的类，一定是一个抽象类， 而抽象类在被继承的时候，必须重写这个抽象类的抽象方法， 而且，抽象类不能实例化，在使用这个抽象类的时候，使用的一定是这个抽象类的子类。 故，你在 抽象类 或 抽象类的子类 中可以使用这个抽象方法
AndroidStudio中Method “xxx” is never used 解决方案
陈德山
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今天在使用AndroidStudio时，方法明明被调用的，却仍然提示 Method Method “xxx” is never used。并且不影响项目的正确运行，经过网上的搜索终于找到了解决方案。解决方案：在Androidstudio的菜单File下点击Invalidate Caches/Restart... 重启Androidstudio完美解决问题。...
IDEA中类或方法被调用，但显示灰色，点击显示 is never used的解决方法
ZHAIKE的博客
05-25 1万+
问题 IDEA中类或方法被调用，但显示灰色，点击显示 is never used 原因：IDEA缓存导致的 刷新缓存就好了
NLP——应用多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）进行姓氏分类任务
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06-22 1349
我们将NLP应用于将姓氏分类到其原籍国的任务。从公开观察到的数据推断人口统计信息(如国籍)具有从产品推荐到确保不同人口统计用户获得公平结果的应用。人口统计和其他自我识别信息统称为“受保护属性”。“在建模和产品中使用这些属性时，必须小心。”我们首先对每个姓氏的字符进行拆分，并像对待“示例:将餐馆评论的情绪分类”中的单词一样对待它们。除了数据上的差异，字符层模型在结构和实现上与基于单词的模型基本相似.姓氏数据集，它收集了来自18个不同国家的10,000个姓氏，这些姓氏是从互联网上不同的姓名来源收集的。
多次点击提交按钮导致多次请求问题
莉兹Liz的博客
01-15 1610
问题 填了一组数据，多次连续快速点击提交按钮，后端接口响应较慢，约400多ms，导致多次提交成功，前端多次展示接口返回msg“修改成功”。 修改 Button中添加disabled属性，根据接口返回code码控制按钮置灰与否。 代码 简单写了主要代码 import React, { Component } from 'react' import { Button } from 'antd'; import * as http from '../http'; class Demo extends Compo
使用简单MLP和CNN实现姓氏分类
m0_62610939的博客
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多层感知器(MLP)被认为是最基本的神经网络构建模块之一。感知器将数据向量作为输入，计算出一个输出值。在MLP中，许多感知器被分组，以便单个层的输出是一个新的向量，而不是单个输出值。在PyTorch中，正如您稍后将看到的，这只需设置线性层中的输出特性的数量即可完成。MLP的另一个方面是，它将多个层与每个层之间的非线性结合在一起。最简单的MLP，如图2所示，由三个表示阶段和两个线性层组成。第一阶段是输入向量。这是给定给模型的向量。
java基础知识复习 java栈、堆、方法区
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java基础复习 java栈、堆、方法区的例图
AS设置 Log 颜色
EleganceKing的博客
10-17 1351
在设置中直接搜索 log，找到 Android Log，如下图： 取消右侧Use Inherited attributes的选择，即可在上方设置自己想要的颜色，下面部分是日志预览效果，点击 ok 即可保存。 这里给出三种效果还不错的颜色。 颜色一 VERBOSE：#61AFEF DEBUG：#2BBAC5 INFO：#89CA78 WARN：#E5C07B ERROR：#EF596F ASSERT：#EF596F 颜色二 > VERBOSE：#FDFFFB > DEBUG：#54CE
Android Studio如何关闭unused decalarations的语法检查
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Android Studio中方法和类被调用多次但显示灰色
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05-19 2550
  Android Studio里面的一些类及方法，已被其他的类或者方法调用，但是显示灰色，把鼠标放上面的时候显示：Class ‘XXX’ is never used或者Method ‘XXX’ is never used，而且运行的时候可以正常运行没有任何异常。显示如下： clean Project无效 解决方法：File—>Invalidate Caches/Restart 如下图 ...
安卓开发——AndroidStudio中对于新定义变量提示Private field ‘变量名’ is never used
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AndroidStudio中，经常发现定义完一个变量后，会有代码提示说：Private field ‘变量名’ is never used，虽然不会报错，但是它的意思是什么呢？ 其实这句话的意思是 定义的变量从未被请求使用过，也就是说你只声明或者赋值但是从来没有真正使用过该私有成员变量。 该提示仅对private修饰符有效，想想原因也很简单，因为private仅对本类以及内部类有效，都在同一个
IntelliJ IDEA报错class is never used
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IntelliJ IDEA报出如下错误：解决办法找到图中的unused declaration选项去掉勾，搞定了^.^：
cv2.THRESH_BINARY 和 cv2.THRESH_OTSU 如何运用这个方法，然后将椭圆再扩大一点点
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### 结合使用 `cv2.THRESH_BINARY` 和 `cv2.THRESH_OTSU` 并对椭圆进行膨胀操作 在 OpenCV 中，可以利用 `cv2.threshold()` 函数结合 `cv2.THRESH_BINARY` 和 `cv2.THRESH_OTSU` 来实现自动阈值处理。随后，通过对二值化后的图像应用形态学操作（如膨胀），可以增强检测到的目标形状，例如椭圆。 #### 阈值处理部分 通过调用 `cv2.threshold()` 函数并传递标志位组合 `cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU`，可以让程序自动应用大津算法计算最优阈值，并基于此阈值执行二值化转换[^1]。此时，输入图像需为灰度图像，因为 Otsu 算法依赖于单通道数据以分析直方图分布特征[^3]。 #### 形态学膨胀操作 为了对检测到的椭圆形目标进行放大或填充内部孔洞，可以在二值化之后使用 `cv2.dilate()` 函数。该函数接受一个结构元素作为参数，定义了膨胀操作的影响范围和形状。通常情况下，可以选择矩形、十字形或者椭圆形的结构元素来匹配待处理对象的特点[^4]。 #### 实现代码示例 以下是一个完整的 Python 脚本实例展示如何实施这种技术方案: ```python import cv2 import numpy as np # 加载原始彩色图片并转成灰色版本 original_image = cv2.imread('ellipse_input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if original_image is None: raise ValueError("无法读取图像文件，请确认路径正确") # 应用 THRESH_BINARY 和 THRESH_OTSU 组合方式做二值化变换 _, binary_output = cv2.threshold(original_image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) # 定义一个椭圆形的结构元素用于膨胀操作 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) # 执行膨胀操作 dilated_output = cv2.dilate(binary_output, kernel, iterations=2) # 显示结果对比原图与输出效果图 cv2.imshow('Original Image', original_image) cv2.imshow('Binary Output with OTSU Thresholding', binary_output) cv2.imshow('Dilated Ellipse Output', dilated_output) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个例子中，首先加载了一张包含多个椭圆图案的测试照片；接着将其转化为适合后续处理流程所需的灰阶形式；然后借助内置工具完成了自动化程度较高的黑白分离作业过程[^1]^。最后一步是对已经获得的二值化图像施加了一个两次迭代次数下的椭圆形核膨胀运算，从而达到扩大原有边界的目的。 --- ###
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