Instant Run detected that you are running on a target device that has a work profile or multiple use

博客记录了AS真机调试时无法安装应用的问题,报错显示与工作配置文件或多用户账户有关。还给出解决办法,即取消勾选Instant Run相关选项。此外,提到因listview复写方法getView返回值为空导致的错误。

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AS真机调试,无法安装应用,报错的信息:Instant Run detected that you are running on a target device that has a work profile or multiple user accounts.
Launching the app under a work profile or another user account on the target device will result in a crash.
Learn more about how to run your app under a work profile.

参考网上老哥们的解决方法,以此,记录,便于下次出错:File |→Settings →Build, Execution, Deployment→Instant Run→q取消勾选Enable Intsant Run…在这里插入图片描述
Attempt to invoke virtual method ‘int android.view.View.getImportantForAccessibility()’ on a null object reference
原因:listview复写的方法getView返回值为空,切记粗心

当遇到 "Error: detected that all genotypes are missing for a SNP locus" 错误时,这通常意味着在单核苷酸多态性 (SNP) 的某个位置上,样本数据集中所有个体的基因型信息都缺失。这种情况可能是因为实验操作失误、数据录入错误或者是某些特定SNP位点的变异频率极低,导致统计分析前没有足够的非缺失值。 处理步骤包括: 1. **确认数据完整性**:检查数据是否按照预期流程收集和录入,查看是否有遗漏或错误的数据记录。 2. **检查缺失原因**:考虑是不是技术原因,如测序失败或样本处理过程中丢失了部分信息。 3. **决策缺失值处理**: - 删除该位点:如果缺失比例高且无合理补全方法,可以删除这个位点的分析,尤其是对于关联研究,高度缺失可能影响统计结果。 - 补充缺失值:如果缺失率不高,可以选择用常见的遗传模型(如 Hardy-Weinberg Equilibrium 或 Minor Allele Frequency)估计缺失的基因型,或者使用群体平均等方法填充。 4. **文档记录**:清楚地记下这一处理过程和选择的原因,以防后续分析时出现问题。 以下是一个简单的Python示例(假设使用的是pandas库),展示了如何基于MAF(Minor Allele Frequency)进行缺失值填充: ```python import pandas as pd # 假设df是一个包含SNP数据的DataFrame,genotype列是需要处理的基因型数据 df = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 计算每个SNP的MAF maf = df['genotype'].value_counts(normalize=True).loc[True] # 确定阈值,比如0.05,用于判断哪些位点需要填充 missing_threshold = 0.95 # 对于MAF小于阈值的位点填充 for snp, maf_value in maf.items(): if maf_value < missing_threshold: # 填充最常见的基因型 df.loc[df['genotype'].isnull(), 'genotype'] = df['genotype'].mode()[0] ``` 记得在实际应用中替换'your_dataset.csv'和相关的列名。
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