Eclipse不编译解决方案

本文总结了Eclipse不自动编译的原因及解决方法,包括检查自动构建设置、清理项目、调整构建路径等,特别关注了使用CVS版本控制的项目的特殊处理。
这两天Eclipse 不编译了,无论怎么更改保存, classes目录下都是空的.


在网上找了很多文章,总结如下:


Eclipse不编译解决1. 确保 project->build automatically 已经被选上.


Eclipse不编译解决2. 如果选上了,也不好使, 使用这一招: project->clean..->选第2个clean select project, 勾上start build immediatelly


Eclipse不编译解决3.删除现在的项目,提前设置好编译文件输出路径,重新导入源文件,设置Eclipse为保存时编译,然后在保存的时候就可以自动编译了


Eclipse不编译解决4.如果项目里引了某个不用的jar包,而那个包又被你删了,就会出现不报错但怎么也编译不出来class文件的情况,可以把所有包都删除,然后一个一个的再引入(需要的),不要一下子把所有包都引入来,没用的可能会引起不良后果.


Eclipse不编译解决5. 想删掉某个class文件重新生成,删除class文件后,但classes目录下的文件夹被其它程序打开,比如Total Commander。此时编译也不会通过,在problems下可能会提示“con''t delete classes ……”。关掉其它程序重新编译即可。


Eclipse不编译解决6.还有种情况是remove掉 JRE System Library,重新导入即可编译。但是什么原因导致的还不清楚。


Eclipse不编译解决7.把build path中所有包都remove掉。然后又add jars,add libraries把需要的加进去,居然又开始编译了。。。


Eclipse不编译解决8.project->properties->java build path->source->.../WEB-INF/src的output folder不要默认,编辑让它指向../WEB-INF/classes


然后重新点击build工程即可自动编译。我的问题出在这里,我把这个编译目录给误删了


Eclipse不编译解决9.再就是最重要的要看工程下面是否缺少了work目录,由于CVS控制时不把work加如版本,所以checkout后没有这个目录,要手工加上有的工程就能自动编译了


最开始的时候,我只找到了前面7个方法,但是他们都没有解决我的问题.无意中我打开了"Problems"标签,发现里面说缺少work目录,手工加上,然后刷新项目就可以了.


最后两个是我在写这个总结的时候发现的.特别是第九条,对使用CVS进行版本控制的项目比较有用.


.classpath这个xml文件要仔细看


Eclipse不编译的解决方案就是这些了,希望对你有帮助。
Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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