Unable to get buffer of resource asset file

一次ORA-27037: unable to obtain file status故障的解决 数据库前端用两台solaris服务器(DB1,DB2)做HA,数据文件存放在存储上和NAS上。试过之前没做过切换。目前运行在DB1上。bash-2.03$ df -kFilesystem kbytes used ava... 阅读详情

Problems
When building you might run into the Unable to get buffer of resource asset file error. The root cause of this is that the new android resource file resources.arsc is larger than the aapt tool allows. You can exchange the .arsc file inside android.jar with an older version or patch the aapt tool by editing frameworks/base/include/utils/Asset.h.

Change both lines UNCOMPRESS_DATA_MAX = 1 * 1024 * 1024 to something bigger. As the new resources file currently has a size of 2.3Mb you should change the lines (both lines mind you) to at least 3*1024*1024.

 

在使用linux下面默认选项build出来的SDK作开发时候,出现了以下问题:

...Unable to get buffer of resource asset file


解决办法是将build sdk时候的product该为sdk,有两种方法 :

1. 使用lunch更改配置:

cd ~/android/src
. build/envsetup.sh (.后面有空格)
lunch sdk-eng
make sdk

配置之后的结果是:

============================================
PLATFORM_VERSION_CODENAME=REL
PLATFORM_VERSION=1.6
TARGET_PRODUCT=sdk
TARGET_BUILD_VARIANT=eng
TARGET_SIMULATOR=false
TARGET_BUILD_TYPE=release
TARGET_ARCH=arm
HOST_ARCH=x86
HOST_OS=linux
HOST_BUILD_TYPE=release
BUILD_ID=Donut
============================================

2. 直接用make参数:

make PRODUCT-sdk-sdk

 


Asset限制文件大小UNCOMPRESS为1MB

  在使用Android自带的Res/raw或使用Asset时都需要经过Asset Manager,这将会产生一个比较严重的问题,在Android模拟器测试时不存在问题,但放到真机G1时会面临多个问题,经过查看 UNCOMPRESS_DATA_MAX的取值为1048576字节,除以1024不难发现是1MB。也就是说Android手机在处理资源文件时不能大于1mb的体积。由于标准的G1没有Root权限,无法访问data/data/package name下面的文件夹,使用raw或asset存放的文件大小不能超过1048576字节,否则会在logcat下看到获取到Debug类型的信息,tag为asset(pid): Data exceeds UNCOMPRESS_DATA_MAX (2580997 vs 1048576) 可以看到接下产生了一个系统的错误,System.err,会发生java.io.IOException的异常。

  目前解决的方法只有将文件放入到sdcard,但这样除了microsd的读取IO效率和耗电量解决不是很好,同时sd卡移除时可能存在问题,解决的方法如果数据量大的化通过sqlite是一种解决方法,同时openFileOutput方式读取也是不错的选择,看来android操作系统中最安全控制的严格,但犯了一个不小的错误。

 

 

《生成式AI引发的“认知污染”:社交媒体虚假信息的治理困局》 认知污染与生成式AI“认知污染”指信息环境被大量虚假、误导性内容所充斥,干扰公众对事实的认知判断。在社交媒体时代,虚假信息的生产和传播门槛大幅降低,呈现出工业化、规模化的趋势。近年兴起的生成式人工智能(Generative AI)技术,如大型语言模型(LLM)和深度伪造(deepfake),更是加剧了这一问题。AI可以自动生成看似真实的文本、图像、音视频,将虚假信息批量生产并快速散播到社交平台上。 阅读详情

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