Eclipse开发Android时报错Unable to execute dex: Multiple dex files define

本文介绍了在导入两个含有相同类名的jar包时遇到的编译错误及警告,并提供了解决方案,即手动删除其中一个jar包内的冲突类。

在我开发是导入了两个jar包htmllexer.jar和htmlparser.jar,他们中存在相同的类,导致报错

报错信息:

[2014-10-22 11:42:36 - VoaLearning] Dx warning: Ignoring InnerClasses attribute for an anonymous inner class

(org.htmlparser.util.NodeList$1) that doesn't come with an
associated EnclosingMethod attribute. This class was probably produced by a
compiler that did not target the modern .class file format. The recommended
solution is to recompile the class from source, using an up-to-date compiler
and without specifying any "-target" type options. The consequence of ignoring
this warning is that reflective operations on this class will incorrectly
indicate that it is *not* an inner class.
[2014-10-22 11:42:36 - VoaLearning] Dx warning: Ignoring InnerClasses attribute for an anonymous inner class
(org.htmlparser.beans.BeanyBaby$1) that doesn't come with an
associated EnclosingMethod attribute. This class was probably produced by a
compiler that did not target the modern .class file format. The recommended
solution is to recompile the class from source, using an up-to-date compiler
and without specifying any "-target" type options. The consequence of ignoring
this warning is that reflective operations on this class will incorrectly
indicate that it is *not* an inner class.
[2014-10-22 11:42:39 - Dex Loader] Unable to execute dex: Multiple dex files define Lorg/htmlparser/util/SimpleNodeIterator;
[2014-10-22 11:42:39 - VoaLearning] Conversion to Dalvik format failed: Unable to execute dex: Multiple dex files define Lorg/htmlparser/util/SimpleNodeIterator;


分析:两个包有相同的类htmlparser/util/SimpleNodeIterator


解决方法:删除其中一个包的类;
(zip软件查看jar包,直接把htmlparser下面的util中的SimpleNodeIterator.class文件给删除了,然后再导入到eclipse中。)
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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