Cannot create class com.android.tools.idea.lint.Android....

最新推荐文章于 2025-01-19 09:43:23 发布
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分类专栏： andriod studio
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版权

Code analysis failed with exception: com.intellij.diagnostic.PluginException: Cannot create class com.android.tools.idea.lint.AndroidLintWrongThreadInspection [Plugin: org.jetbrains.android]

出现的原因

手贱，把jdk1.8改到13了，老老实实的用1.8吧，改完系统环境变量后记得重启电脑。
环境：Android studio 4.2.1

很久很久以前纸牌玩法
weixin_44247832的博客
02-11 5170
Once Upon ATime 是一款玩家运用带有童话中典型元素的纸牌一起创造故事的游戏。一个玩家作为故事叙述者，运用她手中牌的要素来创造一个故事。她会试图把故事线索引向她手中的结局。其他玩家要努力运用自己的牌去打断她并成为新的故事叙述者。游戏的目的在于玩家能够度过一段欢乐的时光，并且讲述一个很棒的故事。当一个玩家首先用光她所有的牌，然后用她的结局卡结尾，她就是赢家。) M2 k’ }& r2 c; F2 m- c! `4 j2 T 玩法描述1 u, d3 J1 s% `/ E" {0 ] 第一位故
如何在优快云写一篇高阅读量的文章
yixiaof的专栏
05-05 1313
很多用户反馈自己写的博文没有流量，阅读的人很少，曝光的量也很少，今天给这些小伙伴介绍一点创作思路 为什么我的博客曝光量很少 这个问题涵盖的很广，文章的质量、标题与简介的差别、文章的分类等等都会影响博客的曝光 很多人会吐槽，我很用心的写了，我写的也都是技术文章，为什么我写的东西没人看？也没人和我交流，我还要不要接着写了呢 那你有没有想过一个问题，那就是：大多数浏览博文的用户，并不想看你写的这些东西，苹果虽然很好，但是我现在只是想吃一个香蕉 如何贴合时下的热点 不管你是已经创作很久但是一直没有一些爆
好久没有在这里写东西了
bighearted的专栏
07-11 694
 终日在网络上无所事事,游荡在各大网站与论坛之间,游荡完了,我又回来了一直都想写东西,但是真让自己去写的时候,却发现自己什么都不愿意去写. 
学生为什么要在优快云写博客？
热门推荐
Faith_xzc
03-06 35万+
学生为什么要在优快云写博客？引言写博客的好处构建知识体系提升写作能力扩展人脉为简历加分帮助他人为什么是优快云如何写博客记录学习总结错误总结与展望 引言 就目前来说，学生应该是使用各种博客最多的人，但却不是写博客的主体。在我看来，这是因为学生处于一个学习阶段，在不断的学习和实践的过程中总会遇到这样那样的问题，然后在线下询问无果，或者直接喜欢上网搜索。所以，学生成为了一个使用博客的主体。后者的原因就是因为绝大多数学生认为自己能力不够，没有相关的知识储备，不能够支持自己写博客。这还是在很多人说写博客有非常非常
好久没有在优快云写东西了
itjoy的专栏
05-12 657
这段时间比较忙，懒得写东西了，个人的一些零散的东西都放在sd001上了，呵呵，总感觉csdn是技术性比较强的圈子，有些个人的东西放在这里不合适。我的sd001空间：http://u.sd001.net/24111
好久没有来这里写东西了！
GG's Blog
03-15 656
好久没有来这里写东西了！好久了，真的。过完年回来，一直都很忙，学习时间也没有了，直到现在才算是有的空闲让自己休息一下。值得开心的是过完年回来，公司送了一个域名给我，还支持php+mysql的呢，真的好开心，终于有环境学习一下PHP了。地址是：http://saivan.xyinc.cn/blog/大家要多去光顾哦！我会努力的！至于这里呢，我就不再做PHP的专栏了，改为学习Flash之用。大家以后有
没有键盘和鼠标，还能写代码？？？
IT界那些事儿
03-10 4933
需要持久保存的程序开始放在装满打孔卡片的盒子里，这一时期你依然不能在机器上写代码或者调试代码，调试代码需要人肉debug——在你的大脑里运行代码，而不是在计算机中，改一下代码到看到运行结果的时间以小时计算。这一时期根本没有像现代的磁盘一样的持久存储设备，当然，除了纸之外，每次运行程序时你都需要手工输入这个设备，注意，是每一次，不过这个时期很快就过去了，纸带的时代到来了。是的，你没有看错，当时的计算机没有键盘也没有鼠标，你能看到的只有一些开关和灯，那么你怎么知道该打开或者关闭哪些开关呢？
我坚持在 优快云 写了一年的博客，起飞了吗！？（复盘拿到的奖品）
小林coding
07-04 3万+
大家好，我是小林哥。 光阴似箭，不知不觉坚持写技术文章也有一年多了，没想到当初小小的决定，以及每周小小的坚持，给我带来了质的变化。 不仅仅对技术有了更深刻的理解，还给扩大了我的人脉，相识了很多优秀的博主，也帮助了很多同学解惑了枯燥乏味的计算机基础（是我的荣幸哈哈～） 当我越写越久发现，文章是能带来复利效应的，因为一篇文章是可以多次参与不同博客平台的活动，也就是说文章是可以反复复用的，即使是一个新出来的博客平台，你依然可以拿往期的文章去参与活动。 我写作一年多了，期间在很多博客平台拿到不少奖品，这次就来盘一盘
在 优快云 写博客 20 年了
国产开源 GUI 引擎 AWTK
01-19 2845
在优快云写博客20年了
好久没有写Blog了
doublel的专栏
12-01 731
 好久没有写Blog了，准备写一个tapestry的学习应用的全程的跟踪。因为是一个新的技术，难免遇到很多的问题。同时，也把我摸索的东西放到这里大家共享。省得更多的人走更多的弯路。
在优快云持续写博客半年之后，我的薪资涨了45%
叶新东老师的博客
09-26 5884
前言 写这篇博客并不是为了炫耀，而是希望给大家一个参考，打个样，毕竟上天不会亏待努力的人； 有些事情，你只管去做就好了，剩下的就交给上天定夺吧！我们不是神，无法语言未来的事情，但我可以在当下学习足够多的知识，来应付未来可能遇到的挑战（程序员35岁后所面临的问题），而我写这些博客就为了未来不被淘汰做准备的；最近网络上有个词：延时满足，没想到的是，竟然这么快就达到效果了；我预计是一年后才会初见成效，可以说这已经提前得到了满足；可以说这一满足更加剧了我写作的动力；现在也是迫不及待地想要分享这一心得体会； 先来一波
30分钟学会用PHP写带数据库的简单通讯录第1/3页
12-17
引用上篇文章的开场白： 我接触PHP也不是很久，所以有什么不足的地方，欢迎各位指正，让大家见笑了。 这篇小教程的对象是PHP初学者，都是些最简单、最基本的东西，因此高手们可以略过哦。 为了让各位初学者提起兴趣...
小公司呆久了，什么都会一点，但是没有精通的技能，该怎么办？
木东居士
08-24 2146
0x00 前言这次分享的案例是一位在小工作工作了三四年的小伙伴，虽然在团队里面逐渐有一定的影响力，也在带人，但是自己的职业发展上有了困惑，大致来看基本符合大家经常说的一种情况：“小公司呆...
python机器学习手写算法系列——线性回归
juwikuang的专栏
05-06 8万+
本文致力于手把手教你实现一个最简单的机器学习模型--一元线性回归模型。短短的14行代码，就实现了。希望读完以后，你也能自己实现它。并对线性回归有更好的了解，或者从不了解到了解。
一读多写非自旋无锁链表队列实现
ZZ的博客
02-14 1931
现在一说到多线程操作的队列，基本上都会标榜自己是无锁的，这样的无锁基本上都有两大特点： 1. 换了一种锁 利用原子变量自旋，本质还是自旋等锁，其实也是一种锁，只是用了更底层一点。这种无锁，其实也是消耗CPU 2. 数组结构 这样的队列大多都是用数组，数组的好处就是寻址方便，移动的时候只需要原子加1，但不好的地方就是空间分配不够灵活。我要是分配小了，在流量高峰可能就满了，但内存可能还可以足够...
【CTF-Misc领域】文件隐写、内存取证与数据修复技术应用：安全竞赛核心技能解析
最新发布
05-17
内容概要：本文详细介绍了CTF-Misc题型的应用指南，涵盖文件隐写、内存取证、数据修复等方面的核心技术。文件操作与隐写部分，讲述了文件类型识别方法（如使用file命令、010 Editor等工具查看文件特征），以及文件分离与合并的方法（如Binwalk自动化工具、dd命令手动操作）。图片隐写技术方面，包括颜色通道分析（如使用Stegsolve）、帧差异对比、Exif信息读取等。内存取证则主要围绕Volatility框架展开，介绍其基础命令（如imageinfo、pslist）和特殊场景处理（如加密文档爆破）。此外，还提供了若干工具推荐，如十六进制编辑器、自动化分离工具、OCR识别库等，并分享了实战技巧，如逆向思维应用和隐蔽信息挖掘。 适合人群：对CTF比赛感兴趣的安全研究人员、网络安全爱好者及有一定计算机基础知识的学习者。 使用场景及目标：①掌握文件隐写与修复技术，能够识别和处理各种文件类型的隐写和损坏问题；②学会使用Volatility进行内存取证，提取关键信息；③提高对隐蔽信息的敏感度，培养解决复杂问题的能力。 阅读建议：本文内容丰富，涉及多个技术领域，建议读者先熟悉基本概念和常用工具的使用，再逐步深入理解各个技术细节，在实践中不断积累经验。
CSAPP程序人生大作业
05-17
CSAPP程序人生大作业
基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档（毕业设计&课程设计&项目开发）
05-17
基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 具体原理 道路检测 本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法，可升级至深度学习算法，但是没时间搞主要是不会 对于道路检测而言，最基本的就是在图像上随机抽取图像上下部等宽区域，将图像的灰度中心计算出来，由此可以看出，当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超出阈值时，判定道路出现了转弯，以图像中心为坐标原点，当插值大于0时说明要右转，反之左转。可自由设置。 标识牌检测 使用opencv自带的训练网络，虽然实际训练了，但是结果较差，采用了国外训练好的图像模型，在代码中提供了。 障碍物检测 超声波检测，虽然没啥用，毕竟我们的障碍物是停止标志，图像的精度目前看来比超声波准，不过本着买了就要用的原则，用了 距离测算 采用单目视觉，首先对相机进行标定，然后利用角度计算得出前方的实际距离。但是相机在运动过程晃动较大，最后还是热熔胶枪粘的，这个功能的演示就弃了。
深度学习中基于层结构添加自注意力机制的技术研究及其应用 特征融合
05-17
内容概要：本文探讨了在深度学习框架下，通过在神经网络的层结构中引入自注意力机制来提升模型性能的方法。首先介绍了自注意力机制的基本概念及其在序列数据处理中的优势，然后详细阐述了如何在每一层中添加自注意力层以及如何融合不同层次的自注意力输出。最后，通过一系列实验验证了这种方法在自然语言处理和计算机视觉任务中的有效性，证明了其能够显著提高模型的表现。 适合人群：从事深度学习研究和技术开发的专业人士，尤其是对自注意力机制感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要改进现有神经网络模型性能的项目，特别是在处理复杂序列数据的任务中，如文本分类、图像识别等。目标是通过引入自注意力机制优化模型架构，增强模型对不同层次特征的理解能力。 阅读建议：对于希望深入了解自注意力机制并将其应用于实际项目的读者来说，本文提供了详细的理论背景和实现步骤。建议读者结合自己的应用场景，尝试复现文中提到的实验，以便更好地掌握这一技术。
conda install -c conda-forge gxx_linux-64=11.3.0 要安装很久么？
03-16
<think>好的，我现在需要帮助用户解决关于conda安装指定版本gxx_linux-64时的耗时问题，以及优化方法。首先，用户提到的命令是conda install -c conda-forge gxx_linux-64=11.3.0，他们想知道为什么安装会耗时以及如何优化。 首先，我得理解conda安装过程的基本机制。Conda在安装包的时候，会解析依赖关系，下载相应的包，然后进行安装。耗时可能出现在几个环节：依赖解析、下载速度、环境冲突或者包的大小。 接下来，用户提到的是从conda-forge频道安装gxx_linux-64的特定版本11.3.0。首先需要确认conda-forge是否有这个版本。根据引用[1]，用户之前安装的是gxx_linux-64==9.5.0，而这里用户想安装的是11.3.0，可能这个版本是否存在呢？可能需要检查conda-forge的包列表，或者用户可能打错了版本号？比如，CUDA 11.3对应的gxx版本可能不是11.3.0，而是其他版本。例如，引用[1]中安装的是CUDA 11.3，但gxx的版本是9.5.0。这可能意味着用户可能混淆了CUDA版本和gxx版本？需要指出版本兼容性问题。 不过假设用户确实需要安装gxx_linux-64=11.3.0，那么可能的问题点包括： 1. 依赖解析时间过长：当conda需要解决大量依赖关系时，尤其是当存在多个版本冲突时，解析过程会变得很慢。用户可能环境中有其他包与gxx_linux-64=11.3.0不兼容，导致conda需要花时间寻找可行的解决方案。 2. 网络下载速度慢：如果用户的网络连接较慢，或者conda-forge镜像源不在国内，下载包可能需要较长时间。例如，默认的conda源可能在国外，国内用户可能需要配置镜像，比如清华源或者中科大源，来加速下载。 3. 包的大小较大：gxx_linux-64可能包含较多的组件，尤其是如果安装的是较新版本，可能需要下载更大的文件，导致下载时间增加。 4. 环境冲突：当前环境中可能已安装的其他包与指定版本的gxx有冲突，导致conda需要处理复杂的依赖关系，甚至需要降级或升级其他包，这也会增加时间。 此外，用户提供的引用[1]中安装了CUDA 11.3相关的包，可能用户的环境涉及CUDA工具链，而gxx的版本需要与CUDA兼容。例如，某些CUDA版本可能需要特定版本的GCC/G++，如果用户安装的gxx版本不符合要求，可能导致conda在解析依赖时需要调整其他包，从而增加时间。 接下来，优化方法可能包括： 1. 使用Mamba加速：Mamba是一个更快的依赖解析器，可以替代conda来执行安装命令，因为它用C++编写，解析依赖更快。用户可以通过conda install mamba -n base -c conda-forge安装，然后用mamba代替conda执行命令。 2. 配置国内镜像源：将conda的频道设置为国内镜像，比如清华源，可以显著提升下载速度。这需要修改.condarc文件，添加镜像配置。 3. 明确指定版本和构建号：有时候，指定构建号（build）可以减少conda搜索的范围，从而加快解析速度。用户可以通过conda search命令查找可用的版本和构建号，然后明确指定。 4. 创建独立环境：如果当前基础环境比较复杂，可能存在很多冲突的包。建议用户为特定项目创建独立的环境，减少包冲突的可能性，从而加快安装速度。 5. 检查包版本是否存在：确认conda-forge频道中是否存在gxx_linux-64=11.3.0。如果不存在，conda会尝试寻找其他版本，导致解析失败或耗时。用户可能需要检查正确的版本号，或者是否存在拼写错误。 例如，根据引用[1]，用户之前安装了gxx_linux-64==9.5.0，而这里用户尝试安装的是11.3.0。需要确认conda-forge是否提供该版本。可能实际可用的版本可能与CUDA版本相关，或者用户可能应该安装gxx=11而非11.3.0？或者可能11.3.0是CUDA的版本，而gxx的版本可能对应的是GCC版本，比如GCC 11.3.0？ 这里可能存在混淆，因为CUDA的版本和GCC的版本是两个不同的东西。例如，CUDA 11.3可能要求GCC的某个版本，但gxx_linux-64包提供的是G++编译器。比如，gxx_linux-64=11.3.0可能指的是G++ 11.3.0版本，而conda-forge可能没有这个版本。这时候用户可能需要检查可用的版本，例如运行conda search -c conda-forge gxx_linux-64，查看是否存在该版本。如果不存在，conda会尝试寻找其他版本，导致解析时间增加，甚至失败。 假设用户输入的版本不存在，那么conda可能需要花费更长时间来解析，并最终报错。所以用户可能需要确认版本的正确性。例如，当前conda-forge中的gxx_linux-64可能最高版本是11.2.0或其他，而不是11.3.0。这可能导致conda在解决依赖时反复尝试，导致耗时。 另外，用户提到的引用[3]中涉及到了libxml2的版本，这可能与当前环境中的其他库有关，可能影响依赖解析，但暂时不确定。 总结可能的原因： - 版本不存在，导致conda需要处理无法解决的依赖，延长解析时间； - 网络问题导致下载缓慢； - 当前环境存在冲突，需要调整其他包； - 依赖解析本身较慢，尤其是复杂环境。 优化建议： 1. 检查版本可用性：用户应首先运行conda search -c conda-forge gxx_linux-64=11.3.0，确认是否存在该版本。如果不存在，可能需要选择其他可用版本。 2. 使用Mamba加速解析：替换conda为mamba。 3. 配置镜像源：如清华源，加速下载。 4. 创建新环境：减少现有环境的依赖冲突。 5. 明确依赖关系：如果可能，指定其他必要包的版本，减少conda的搜索空间。 6. 使用离线模式：如果已经下载过包，可以利用conda的缓存，但需要确保之前已经下载过相关包。 最后，需要提醒用户注意版本兼容性，尤其是CUDA和GCC版本之间的兼容性，避免安装不兼容的版本导致环境问题。</think>安装指定版本`gxx_linux-64=11.3.0`时耗时的原因及优化方法如下： --- ### 耗时原因分析 1. **依赖解析复杂** Conda需解析包依赖关系，若环境中存在多个冲突版本（如CUDA、GCC等），需反复计算兼容性[^1]。例如，`gxx_linux-64=11.3.0`可能与现有Python库或CUDA工具链存在版本冲突，导致解析时间增加。 2. **网络下载速度慢** Conda默认从海外服务器下载包，国内用户可能因网络延迟导致下载时间过长。 3. **包版本不存在或命名错误** Conda-forge频道中可能不存在`gxx_linux-64=11.3.0`。需验证版本可用性： ```bash conda search -c conda-forge gxx_linux-64=11.3.0 ``` 若返回无结果，说明版本无效，Conda会尝试其他版本导致额外耗时。 4. **环境复杂性** 若在基础环境或已有复杂依赖的环境操作，冲突概率更高。例如，引用[1]中CUDA 11.3与`gxx_linux-64=9.5.0`的组合表明版本需严格匹配。 --- ### 优化方法 1. **使用Mamba加速依赖解析** Mamba是Conda的替代工具，解析速度更快： ```bash conda install -n base -c conda-forge mamba # 安装Mamba mamba install -c conda-forge gxx_linux-64=11.3.0 # 替换conda命令 ``` 2. **配置国内镜像源** 修改`~/.condarc`文件，添加清华源或中科大源： ```yaml channels: - defaults - conda-forge show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 ``` 3. **创建独立环境** 避免与基础环境冲突： ```bash conda create -n my_env python=3.8 # 新建环境 conda activate my_env conda install -c conda-forge gxx_linux-64=11.3.0 ``` 4. **明确构建号和依赖版本** 指定构建号（Build ID）减少搜索范围： ```bash conda search -c conda-forge --full-name gxx_linux-64 # 查看可用版本 conda install -c conda-forge gxx_linux-64=11.3.0=hdff3917_2 # 示例 ``` 5. **验证版本兼容性** - 检查CUDA与GCC版本要求（如CUDA 11.3需GCC≤10）。 - 若版本不匹配，调整CUDA或`gxx`版本。 --- ### 注意事项 - **版本有效性**：确认`gxx_linux-64=11.3.0`是否存在，若无效可尝试相近版本（如`11.2.0`）。 - **环境隔离**：引用[3]显示环境可能涉及动态库冲突（如`libxml2`），建议隔离关键依赖。 ---
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