使用J2ME的仿真器没有问题,使用S60仿真器出错。

本文解决了一个关于使用S60仿真器时出现的失败问题。通过替换项目下的nbproject文件夹中的project.properties文件,解决了由内置密钥库路径指向错误导致的仿真器启动失败。
问题:
使用J2ME的仿真器没有问题,使用S60仿真器出错。
但是新建一个项目,把所有的源代码拷贝过去,使用S60仿真器也没有问题。
提示如下:
Failed to launch the emulator failed.
Caught exception:
java.lang.RuntimeException:command failed with Symbian error code:-30472
使用J2ME的仿真器没有问题,使用S60仿真器出错。 - 冷月无声 - 冷月无声的博客
 
解决:
项目下 nbproject 文件夹中 project.properties 文件的问题,替换掉即可。
project.properties 文件中有一项内容如下:
file.reference.builtin.ks=${netbeans.user}/config/j2me/builtin.ks
可能就是他引起的问题。

>
> Maybe easier solution - your WTK emulator points to the old location
> because you imported the setting from your old userdir. If you
> uninstalled/deleted the old userdir then it points to unexisting emulator.
> You can solve it by remove of the emulator platform from IDE (Tools | Java
> Platform Manager) and restart the IDE. It should install the bundled
> platform (WTK2.2) to your userdir and add it to Java Platform Manager
> again.

浪费了整整一天的时间!!
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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