【MAC-IDEA报错解决】

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原创 最新推荐文章于 2026-04-01 10:06:50 发布 2.7k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
IntelliJ IDEA 启动报错 MAC M1 启动2024.1以及其他版本 IntelliJ IDEA 报错 解决 注意看结论:如果你之前的版本是破解过无限试用的模式,也就是你的报错信息中包含 https://zhile.io 这位大神的信息,那说明 新版本还是自动沿用老的破解方式,而老的破解方式不适用新的idea版本,就会导致 无法启动.最近把原先安装的2020.1版本的idea,升级到最新版本的2024.1,升级完成后,发现启动报错,具体错误如下, 为了节约大家的时间,注意看红色部分。注意看,这个就是指向了,之前破解的jdea.vmoptions,然后打开这个文件,屏蔽掉这一行就能正常启动了. 阅读详情

MAC IDEA启动显示 “idea”意外退出

在这里插入图片描述
背景：重新安装idea之后 从官网下载完安装 启动之后都是这样

解决：

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在这里插入图片描述

Last login: Mon Apr 17 11:43:08 on ttys000
lipengzhen@localhost ~ % /Applications/IntelliJ\ IDEA.app/Contents/MacOS/idea ; exit;
2023-04-17 13:30:30.930 idea[1953:56629] allVms required 1.8*,1.8+
2023-04-17 13:30:30.931 idea[1953:56633] Cannot load JVM bundle: Error Domain=NSCocoaErrorDomain Code=3585 "dlopen_preflight(/Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/jbr/Contents/MacOS/libjli.dylib): no suitable image found.  Did find:
	/Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/jbr/Contents/MacOS/libjli.dylib: mach-o, but wrong architecture
	/Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/jbr/Contents/MacOS/libjli.dylib: mach-o, but wrong architecture" UserInfo={NSLocalizedFailureReason=The bundle doesn’t contain a version for the current architecture., NSLocalizedRecoverySuggestion=Try installing a universal version of the bundle., NSFilePath=/Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/jbr/Contents/MacOS/libjli.dylib, NSDebugDescription=dlopen_preflight(/Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/jbr/Contents/MacOS/libjli.dylib): no suitable image found.  Did find:
	/Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/jbr/Contents/MacOS/libjli.dylib: mach-o, but wrong architecture
	/Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/jbr/Contents/MacOS/libjli.dylib: mach-o, but wrong architecture, NSBundlePath=/Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/jbr, NSLocalizedDescription=The bundle “JBR-17.0.6+1-653.34-jcef 17.0.6” couldn’t be loaded because it doesn’t contain a version for the current architecture.}
rosetta_has_been_previously_installed: true
2023-04-17 13:30:30.936 idea[1953:56633] Retrying as x86_64...
2023-04-17 13:30:30.965 idea[1953:56636] allVms required 1.8*,1.8+
2023-04-17 13:30:30.969 idea[1953:56650] Current Directory: /Users/lipengzhen
2023-04-17 13:30:30.969 idea[1953:56650] parseVMOptions: IDEA_VM_OPTIONS = (null)
2023-04-17 13:30:30.969 idea[1953:56650] fullFileName is: /Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/bin/idea.vmoptions
2023-04-17 13:30:30.969 idea[1953:56650] fullFileName exists: /Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/bin/idea.vmoptions
2023-04-17 13:30:30.969 idea[1953:56650] parseVMOptions: /Applications/IntelliJ IDEA.app/Contents/bin/idea.vmoptions
2023-04-17 13:30:30.969 idea[1953:56650] parseVMOptions: /Applications/IntelliJ IDEA.app.vmoptions
2023-04-17 13:30:30.970 idea[1953:56650] parseVMOptions: /Users/lipengzhen/Library/Application Support/JetBrains/IntelliJIdea2022.3/idea.vmoptions
2023-04-17 13:30:30.971 idea[1953:56650] parseVMOptions: platform=20 user=5 file=/Users/lipengzhen/Library/Application Support/JetBrains/IntelliJIdea2022.3/idea.vmoptions
CompileCommand: exclude com/intellij/openapi/vfs/impl/FilePartNodeRoot.trieDescend bool exclude = true
Exception in thread "main" java.lang.ExceptionInInitializerError
	at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:77)
	at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
	at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568)
	at java.instrument/sun.instrument.InstrumentationImpl.loadClassAndStartAgent(InstrumentationImpl.java:491)
	at java.instrument/sun.instrument.InstrumentationImpl.loadClassAndCallPremain(InstrumentationImpl.java:503)
Caused by: java.util.ConcurrentModificationException: java.lang.ClassNotFoundException: com.licel.b.Z@
	at fuck_the_regulations_v313.cH.<clinit>(cH.java)
	... 6 more
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: com.licel.b.Z@
	at com.intellij.util.lang.UrlClassLoader.findClass(UrlClassLoader.java:220)
	at java.base/java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:587)
	at java.base/java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:520)
	at java.base/java.lang.Class.forName0(Native Method)
	at java.base/java.lang.Class.forName(Class.java:375)
	... 7 more
*** java.lang.instrument ASSERTION FAILED ***: "result" with message agent load/premain call failed at src/java.instrument/share/native/libinstrument/JPLISAgent.c line: 422
FATAL ERROR in native method: processing of -javaagent failed, processJavaStart failed
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
#  SIGABRT (0x6) at pc=0x00007fff2032792e, pid=1953, tid=8963
#
# JRE version: OpenJDK Runtime Environment JBR-17.0.6+1-653.34-jcef (17.0.6+1) (build 17.0.6+1-b653.34)
# Java VM: OpenJDK 64-Bit Server VM JBR-17.0.6+1-653.34-jcef (17.0.6+1-b653.34, mixed mode, tiered, compressed oops, compressed class ptrs, g1 gc, bsd-amd64)
# Problematic frame:
# C  [libsystem_kernel.dylib+0x792e]  __pthread_kill+0xa
#
# No core dump will be written. Core dumps have been disabled. To enable core dumping, try "ulimit -c unlimited" before starting Java again
#
# An error report file with more information is saved as:
# /Users/lipengzhen/java_error_in_idea_1953.log
#
# If you would like to submit a bug report, please visit:
#   https://youtrack.jetbrains.com/issues/JBR
#
zsh: abort      /Applications/IntelliJ\ IDEA.app/Contents/MacOS/idea
Saving session...
...copying shared history...
...saving history...truncating history files...
...completed.

[进程已完成]

这是我的运行报错 ，找到其中相关配置文件的信息
在这里插入图片描述

然后command+shift+G 进入文件目录 打开相应的配置文件看看有什么问题

我的打开之后配置文件中有一个 jetbrains-agent.jar 的配置 我给删除之后保存再启动，idea正常启动了。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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上一篇： 2021-06-03
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