eclipse 出包 is not a sibling in the same 问题修复

本文介绍了在使用Eclipse进行代码打包时遇到的问题及两种解决方法:一是关闭代码规范检查;二是修改代码避免使用同名控件。对于希望快速解决问题的开发者来说,第一种方法更为直接有效。

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我们出包时,eclipse默认会检查代码规范

平时运行没错,出包却出错了,大多数可能有不规范的代码,如xnl文件中使用同名控件等

 

解决方法:第一种:不开启检查,eclipse--》windows-->prefrences-->android-->link error checking-->去掉左边的两个对勾

 

第二种:修改代码,不使用同名控件名

 

笔者使用第一种解决了问题

 

转载于:https://www.cnblogs.com/x-bing/p/5240900.html

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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