关于解决Androidstudio-AAPT: error: resource drawable/ (aka xxx) not found

最新推荐文章于 2025-05-27 23:27:24 发布
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分类专栏： 日常错误 文章标签： android-studio android
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记一笔错误，直接复制整个xml文件有时会发生该错误

Rocks CentOS 安装使用经验
syxzsyxz1的博客
04-02 422
安装时 双网卡要注意eth0和eth1分别是哪个！！！否则安装前端机时会无法找到而不能安装。 安装完成后默认没有更新源，从而无法使用yum。 方法1. 可以参考http://blog.youkuaiyun.com/dragonflew/article/details/5872047 添加163更新源； #cd /etc/yum.repos.d/ #mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.bak #vi CentOS-Base.repo 复制下面的内容到文件： CentOS-Ba.
使用Rockset实现实时向量搜索与分析：LangChain环境下的实践指南
sdfugyd的博客
12-23 447
Rockset不仅支持元数据过滤，还能进行实时数据摄取处理。我们将在这篇文章中运用Rockset作为LangChain中的向量存储器，帮助大家快速上手。使用之前，确保你已经拥有一个Rockset账户并获取了API密钥，注册可以从Rockset官网开始。先安装今天我们成功地创建了一个Rockset集合，插入了带有OpenAI嵌入的文档，并进行了相似性搜索。对于想要进一步掌握向量存储概念的老铁们，可以关注相关指南保持更新。说白了，用Rockset结合大模型实现搜索分析确实方便又高效。
**掌握Rockset：实时分析数据库的安装与应用指南**
ndAbsAfaqwdav的博客
12-07 1477
Rockset是一种实时分析数据库服务，专为提供低延迟和高并发的分析查询而设计。其独特的Converged Index™技术能够高效索引结构化和半结构化数据。此外，Rockset还允许在无模式化数据上运行SQL查询，非常适合在进行向量搜索和元数据过滤时使用。Rockset以其高性能的实时分析能力，成为数据分析师和工程师的重要工具。通过本文的介绍，希望您能够顺利安装和使用Rockset，并在实际项目中获得显著成效。Rockset官方网站LangChain社区文档向量搜索和分析的最佳实践。
使用Rockset向量存储来处理AI数据
qq_29929123的博客
07-19 361
是一个基于Rockset数据库的向量存储解决方案。它可以存储和查询AI模型生成的向量数据，非常适合用来处理推荐系统、文档检索和其它涉及向量计算的应用。
使用Rockset进行实时分析和向量搜索的实战指南
bBADAS的博客
02-27 258
Rockset旨在简化实时数据分析的复杂性，无需预定义模式。它允许用户使用简单的SQL查询复杂的数据集，这在需要高效向量搜索的应用场景中尤为重要。它能够灵活地处理结构化和半结构化数据，使开发者能够快速构建和测试数据应用。
OpenAI 开启买买买模式：接连收购 Rockset 与 Multi，科技巨头创新布局
weixin_41496173的博客
06-27 622
最近，OpenAI 在科技领域引起了广泛关注，通过接连收购两家初创公司 Rockset 和 Multi，开启了所谓的“买买买模式”。这一战略举措不仅展现了 OpenAI 对于技术发展的深远布局，也预示着未来更多创新产品的推出。本文将详细探讨这两家公司的背景、收购原因以及对 OpenAI 未来发展的影响。
Databend 怎么看 OpenAI 收购实时数仓 Rockset？
Databend的博客
06-27 810
6月21日(上周五)，OpenAI 官方宣布完成对实时分析数据库 Rockset 的收购，一时引起数据库圈和 AI 圈热议，很多朋友也来询问 Databend 如何看待这个事件。这次收购表明了市场对实时数据分析和数据处理解决方案的高度重视，数据是 AI 发展的核心要素，拥有强大的数据处理能力将帮助 OpenAI 能够更好地将数据与 AI 技术进行深度融合。作为新一代云原生数据仓库服务商，我们也很高兴看到分析型数据（OLAP）能够推动 AI 技术的进一步发展。
Fluss: First Impression
Ververica的博客
01-10 846
Fluss [2] 是阿里巴巴前几周开源的一个新一代流存储，请查看其公告文章[3]。Fluss 与其他流存储（如 Apache Kafka、Apache Pulsar、Redpanda 等）非常相似，但在某些方面也存在显著差异（并且确实具备一些独特的功能），比如Fluss被设计成与 LakeHouse（如 Apache Iceberg 和 Apache Paimon）紧密集成。目前，Fluss 还没有支持 Kafka 协议，但这已被列入Fluss 的 Roadmap 中。
OpenAI豪掷5亿美元收购的初创公司Rockset是什么来头？
hunteritself的博客
06-23 1017
OpenAI豪掷5亿美元收购的初创公司Rockset是什么来头？
企业级赛道新变革：大模型AI应用迅猛爆发，引领行业新趋势！
2401_84494441的博客
05-22 884
大模型AI应用在消费级市场的爆发，已引发各界广泛关注。不论是ChatGPT带动的第一波浪潮，还是DeepSeek之后更多中国大模型AI应用的涌现，从AI智能助手到AI陪伴应用，再到AI在各个领域的产品，应用层在全面爆发。但实际上，还有另一个易于忽略却刚需明确、广受看好的赛道，爆发得更迅猛——。这一趋势已有诸多现实印证。如AI、云计算、企服领域龙头玩家纷纷推出AI应用开发平台，满足企业拥抱生成式AI需求；IDC预测，中国生成式AI软件市场规模将达到。
recipes:使用Rockset的食谱
05-01
Rockset是一款云原生的实时数据分析平台，它允许开发者无需进行复杂的数据库管理和ETL流程，就能快速构建分析应用程序。在这个“recipes”项目中，我们将会探讨如何利用JavaScript来与Rockset接口交互，实现数据查询...
java8看不到源码-kafka-connect-rockset:Rockset的KafkaConnect插件
06-04
中的数据加载到 Rockset 集合中，并以独立和分布式模式运行。 只有有效的 JSON 和 Avro 文档才能从 Kafka Streams 读取，并通过 Kafka Connect for Rockset 写入 Rockset 集合。 接口版本 此连接器是一个接收器连接...
Rockset食谱使用指南：高效数据处理
Rockset是一个实时分析平台，专为云构建，可以即时处理和分析数据。它允许用户在创建索引的同时进行查询，支持SQL查询以及JSON和CSV格式的数据输入。本文将详细介绍如何使用Rockset提供的工具和功能来执行各种操作和...
基于Flask实现当当网书籍数据分析大屏
微信号：RunsenLiu
05-26 272
这是一个基于Python Streamlit和Fl开发的数据可视化项目，用于分析当当网畅销书籍数据。项目提供多维度的数据分析功能，包括销量排行、价格分布、出版社分布等核心指标。采用Streamlit构建交互式界面，使用Plotly实现可视化图表，支持一键启动运行。项目结构清晰，包含数据处理脚本和CSV数据文件，适合快速部署和使用。主要数据字段涵盖书名、评论数、价格、出版社等关键信息。
精益数据分析（86/126）：Parse.ly的转型启示——从用户增长到商业变现的艰难跨越
yyy173611的博客
05-26 630
在创业道路上，许多企业面临着从用户增长向商业变现转型的挑战。今天，我们将通过Parse.ly的实战案例，深入解析商业模式转型的关键要点，探讨如何在用户数据与商业价值之间找到平衡点，帮助创业者在营收阶段少走弯路，实现从产品到企业的关键蜕变
数据取数到商业决策：深度解析数据分析与商业分析的差异
lsxxx2011的专栏
05-23 403
在过去的10年中，有6年互联网行业数据分析的经验，以及4年乙方咨询的经历，主要服务于下线传统行业（如网鱼网咖、美妆、汽车等）。工作内容中有来自业务的数据分析需求，也有专项的商业分析需求，基于这两方面的工作内容，谈谈我对数据分析和商业分析的理解。（加大用户A类偏好的营销，而降低B类偏好的营销，这样的营销方案是否会降低A偏好捆绑B偏好的组合交易或用户多偏好的交易述求，如果影响，其他补救策略是什么），是假设验证，思考或脑暴的过程，往往是提出问题出现（如留存率下降）的可能因素，即哪些假设是导致问题的原因，然后。
精益数据分析（81/126）：从Timehop案例看病毒性增长的黑客式策略
yyy173611的博客
05-23 881
在创业领域，如何从产品黏性阶段顺利过渡到病毒性增长阶段？今天，我们将以Timehop的成功转型为例，深入解析黑客式营销的核心逻辑，探讨如何通过数据驱动的游击式策略，找到先行指标并优化用户体验，实现用户规模的爆发式增长
精益数据分析（88/126）：从营收平衡到规模化扩张——企业增长的最后一道关卡
最新发布
yyy173611的博客
05-27 577
在创业的漫长旅程中，从验证商业模式到实现规模化增长，是企业走向成熟的关键一跃。今天，我们将深入解析规模化阶段的核心挑战与关键指标，探讨如何突破"中间的空洞"困境，实现从生存到扩张的质变，帮助创业者在企业发展的最后阶段少走弯路
使用Python在PyCharm中进行交通工程数据分析的完整流程，包括数据清洗、挖掘、关联、可视化和应用整合等各个阶段
huanghm88的专栏
05-23 700
本文介绍了使用Python在PyCharm中进行交通工程数据分析的完整流程，涵盖数据清洗、挖掘、关联、可视化和应用整合等阶段。首先，通过导入必要的库（如Pandas、NumPy、Matplotlib等）并加载交通流量数据集，进行数据初步检查和清洗，包括处理缺失值、异常值和数据标准化。接着，运用统计分析、回归分析和聚类分析等技术，深入挖掘数据特征，如交通流量时间分布、不同道路类型的流量比较、线性回归模型评估和K-means聚类分析。在数据可视化部分，通过时间序列分析、地理空间可视化和多变量关系热力图，直观展示
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