android 编译错误记录

最新推荐文章于 2024-12-14 03:40:00 发布
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分类专栏： Android 错误集锦
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhjin8510/article/details/100576733
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本文解决了一个常见的Android开发问题：资源链接失败，通过修改缓存文件夹内的特定文件，使项目重新编译成功。同时，讨论了ScrollView在滚动时保持圆角效果的挑战，尽管目前尚未找到完美的解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、Android resource linking failed

   Daemon: AAPT2 aapt2-3.2.1-4818971-windows Daemon #0

  android design_bottom_sheet_slide_in  not found 没找到错误，突然出现了这个错误，说是要用androidX,网上也查不到，后来进入【.gradle\caches\transforms-1】缓存文件夹，故意损坏files-1.1文件夹，重新编译恢复正常

2、android scrollview 在滚动的时候没有圆角。还没有好的方案。

横向扩展与纵向扩展的区别
AI智能涌现深度研究
10-05 974
横向扩展与纵向扩展的区别 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着互联网的快速发展，各种类型的应用系统如雨后春笋般涌现，这些系统对性能、可用性、可扩展性等方面提出了越来越高的要求。为了应对这些挑战，系统架构师和开发者们不断探索和实践各种技术方案，其中横
横向扩展与纵向扩展的实际应用
AI大模型应用之禅
01-11 804
横向扩展，纵向扩展，云计算，分布式系统，高可用性，性能优化，架构设计 1. 背景介绍 随着互联网和移动互联网的蓬勃发展，应用程序的规模和用户数量呈指数级增长。传统的单机架构已经难以满足现代应用对高性能、高可用性和可扩展性的需求。为了应对这些挑战，横向扩展和纵向扩展成为了两种重要的系
HANA Scale-Out集群配置
P9QCer的博客
07-15 1979
2.这侧scale-out其他工作节点（本次示例为：wdflbmt7347、wdflbmt7348、wdflbmt7349,且添加状态最好是在HANA数据库启动状态下）3.输入被添加节点HANA所在的主机名称：wdflbmt7347（在此之前，一定要注意在/etc/hosts文件中配置主机名和IP的映射）1.准备的系统有：HANA数据库4台（3台工作节点、1台备用节点）、共享存储。4.输入被添加节点（以下统称为。
SAP HANA Scale-out系统SQL分发问题
大好人ssr的博客
11-10 362
SAP HANA Scale-out系统在执行SQL语句时，默认按照表在哪个服务器节点,SQL就运行在哪个服务器节点。可以通过修改参数来分发到其他节点执行。也可以在ABAP层修改参数实现。
一、SAP HANA System Architecture
人丑多读书
07-11 2808
SAP HANA System Architecture Overview HANA system通过唯一的SID标识，HANA中可以有多个相关的数据库（与oracle的数据库实例类似）。 每个数据库包含多个servers,例如index server、name server etc。 HANA system 可以是单节点或者是多节点。 1.1 Tenant Databases(租
数据库sharding（scale up to scale out）
weixin_30677617的博客
03-05 130
sharding是将一个大数据库按照一定规则拆分成多个小数据库的一门技术. 当我们的应用数据量越来越多，访问量越来越大的时候，我们会作何选择？继续提升数据库服务器的性能还是采用一项技术让数据库平滑扩展？虽然伴随着服务器的更新换代，性能越来越好，更换更加豪华的服务器能暂时解决这个问题，但是无论是从花费和可控都无法让人满意。这时数据库sharding是一个更加可行的方案。 常用的s...
SAP HANA数据库HA双机架构概念及运维
Vic的博客
09-16 3591
本文主要参考《华为HANA一体机安装指南》，硬件相关功能也与华为HANA一体机紧密相连。 一、关于Scale UP 向上扩展、HANA Replication复制的架构 The first set of scenarios include the architecture and development of scale-up solutions. For this scenarios SUSE developed the scale-up resource agent package SAPHa.
横向与纵向扩展的实现方法
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
12-14 1008
软件架构 扩展性 横向扩展 纵向扩展 高可用性 性能优化 1. 背景介绍 随着互联网和云计算的蓬勃发展，软件系统面临着日益增长的规模和性能需求。为了满足这些需求，软件架
2024 AI数据中心的纵向扩展与横向扩展.pdf
最新发布
05-25
内容概要：本文深入探讨了现代AI数据中心在纵向扩展（scaling up）和横向扩展（scaling out）方面的技术构建模块，强调了行业发展的关键趋势和高级扩展技术的持续演变。文章首先介绍了AI、机器学习（ML）和大型语言...
HANA私有云解决方案
weixin_30698527的博客
12-08 579
HANA私有云解决方案 在移动互联网时代，不支持在云上的部署一定会落伍的，HANA作为SAP力推的技术，对云的支持也做的很不错，今天我们就来探讨一下HANA私有云解决方案，至于公有云或者混合云，思路也是大同小异了。 在介绍云解决方案之前，需要先了解一下HANA...
存储scale-up和scalce-out架构
ganggexiongqi的专栏
09-05 3289
存储scale-up和scalce-out架构 Scale-up，即纵向扩展架构。从下面的拓扑图我们可见，纵向扩展是利用现有的存储系统，通过不断增加存储容量来满足数据增长的需求。HDS Scale-out横向扩展架构的升级通常是以节点为单位，容量和性能会同步增长。有几种方法可以实现scale-out，即横向扩展，包括集群存储系统和网格存储。但无论是哪种类型的系统，能够以一个单一系统的形
BPC_HANA ( BPC HANA 插件包)
Nathan的博客
01-16 1039
PACKAGE: BPC_HANA
什么是Scale Up（纵向扩展）和Scale Out（横向扩展）？
JavaEdge全是干货的技术号
09-22 1万+
1 Scale Out 即Scale horizontally，横向扩展，向外扩展 。 称为集群系统。指由多个节点组成的SAP HANA系统，这种系统的扩展主要以水平扩展方式（指增加节点的方式）来进行。 比如：我们向原有的web、邮件系统添加一个新机器。 2 Scale Up 即Scale vertically）纵向扩展，向上扩展。 称为单节点系统，指系统中只包括一个有效节点（如果需要HA时，可以将两个单节点以System Replication形式构成单节点的HA架构）。这种架构的系统只具有垂直扩展能力，
昆仑分布式数据库之ScaleOut介绍
KunLunDB_Linda的博客
03-09 1046
一、分布式数据库的基础核心能力-水平扩容（ScaleOut） 数据库系统架构的演变，如实的反映了信息社会不断发展所带来的数据处理规模不断变大这一基本事实。 如今，分布式数据库产品已成为各行各业信息系统的存储服务中，应用越来越广泛的技术选型。究其原因，是因为其在海量数据存储管理的扩展能力和性价比方面，较单机数据库有着压倒性的优势。 在我们对昆仑分布式数据库的扩容功能正式开始介绍之前，我们首先回顾一下数据库管理系统扩容的常见模式。 数据库的扩容大体上分为如下两种模式：垂直扩容（Vertically Sc
scale-up & scale-out
m0_51481094的博客
09-08 674
Scale Out（Scale horizontally）横向扩展，向外扩展，架构的升级通常是以节点为单位，每个节点往往将包含容量、处理能力和I/O带宽。一个节点被添加到存储系统，系统中的三种资源将同时升级，即容量增长和性能扩展(即增加额外的控制器)是同时进行的。Scale Up（Scale vertically）纵向扩展，向上扩展，主要是利用现有的存储系统，通过不断增加存储容量来满足数据增长的需求。对于一般升级， 往往是scale-up，scale-out相较于其更加不易。这是一种架构的概念。
scale-out与scale-up的区别
weixin_30507269的博客
07-16 717
Scale Out（也就是Scale horizontally）横向扩展，向外扩展 Scale Up（也就是Scale vertically）纵向扩展，向上扩展 无论是Scale Out，Scale Up，Scale In，实际上就是一种架构的概念，这些概念用在存储上可以，用在数据库上，网络上一样可以 简单地说，scale-out，scale-up都是扩展。为什么需要扩展？随着数据量...
智算网络中Scale-out和Scale-up网络的技术原理
12-12 2593
智算网络中Scale-out网络和Scale-up网络的本质区别是什么？
SAP HANA 服务器硬件选型建议
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winwhere的专栏
10-22 1万+
由于经历过一次SAP HANA服务器选型，现总结一些经验： 1. 内存要够大，一般硬件商建议512G，但从实际使用来看还是不够，建议从1T起步； 2. CPU 缓存，这个往往被忽略，实则非常重要，要尽量选择CPU缓存大的； 3. 数据库服务器尽量不做虚拟化，因为虚拟化后有可能会影响硬件的性能； 4. 要准确四套硬件：开发机、测试机、水箱机、生产机，其中生产机要做高可用HA，应用服务器和数据
SAP Hana数据库 sql语法
我乃技术小白，欢迎大神交流
08-01 3884
SAP Hana数据库 sql语法
python中缺失值有哪些
04-02
<think>好的，我现在需要回答用户关于Python中缺失值表示方式的问题。用户提到想知道关键字和方法，包括None和pandas的NaN等。首先，我得回忆一下Python中的缺失值处理，特别是不同库之间的差异。 首先，Python内置的None，这是最常见的空值表示。它是一个单例对象，用于表示没有值。然后，在NumPy和Pandas中，NaN（Not a Number）被用来表示缺失的数值数据。NaN属于浮点数类型，所以当数组中有NaN时，整个数组会被提升为float类型。这点需要解释清楚。 接下来，用户提到pandas的NaN，我记得Pandas主要使用NaN，但后来引入了pd.NA，特别是在处理可空数据类型时，比如Integer和Boolean类型。pd.NA的行为可能与NaN略有不同，尤其是在某些操作中，比如逻辑运算。不过，检测这些缺失值的方法，比如pd.isna()，可以统一处理None、NaN和pd.NA，这点需要强调。 还有，用户可能容易混淆不同库中的表示方式，比如None是Python自带的，而NaN来自NumPy。Pandas的缺失值处理基于NumPy，但也扩展了自己的类型，比如pd.NA。需要将这些层次分清楚。 然后，根据提供的引用，用户给出的引用中提到了不同情况下的缺失值，比如在列表中的None、np.nan和pd.NA。同时，检测这些值的方法，如pd.isna()，可以统一检测。填充方法如fillna()，这也是需要提到的。 需要注意的是，用户可能想知道具体怎么使用这些缺失值，以及在什么情况下选择哪种表示方式。例如，在Pandas中处理数值数据时用NaN，而在处理对象类型时可能用None，但实际情况可能更复杂，因为Pandas会自动转换某些类型。 可能还需要提到其他形式的缺失值，比如空字符串''，但严格来说这不是标准的缺失值表示，但在数据清洗时可能会遇到。不过根据引用，用户提到的包括['nan', '', 'None', None, np.nan]，所以需要说明这些的不同，但指出在Pandas中通常用NaN/NaT等。 最后，总结一下Python中的主要缺失值表示方式：None、NaN（NumPy/Pandas）、pd.NA，以及它们的检测方法和处理方式。确保覆盖到各个点，并引用提供的资料来支持回答。</think>### Python中缺失值的表示方式 在Python中，缺失值的表示方式根据使用场景和库的不同有所差异，主要分为以下几种： --- #### 1. **Python原生：`None`** - **类型与特性** `None`是Python内置的单例对象，表示“无”或“空值”，属于`NoneType`类型。它适用于所有数据类型，但**无法直接用于数值计算**（如加减乘除会报错）。 - **示例** ```python a = None print(type(a)) # <class 'NoneType'> ``` --- #### 2. **NumPy/Pandas：`NaN`** - **类型与特性** `NaN`（Not a Number）来自NumPy库，表示**浮点数类型的缺失值**。在Pandas中，`NaN`是默认的缺失值表示方式，会强制将包含`NaN`的列转换为浮点型[^2]。 - **语法变体** `NaN`、`NAN`、`nan`三者等价，均表示缺失值。 - **示例** ```python import numpy as np import pandas as pd arr = np.array([1, np.nan, 3]) print(arr.dtype) # float64 ``` --- #### 3. **Pandas扩展：`pd.NA`** - **类型与特性** `pd.NA`是Pandas 1.0引入的缺失值标识，专门用于**可空数据类型**（如`Int64`、`boolean`）。与`NaN`不同，`pd.NA`在逻辑运算中会传播缺失状态（类似SQL的NULL）[^3]。 - **示例** ```python s = pd.Series([1, pd.NA, 3], dtype="Int64") print(s + 1) # 输出：2, <NA>, 4 ``` --- #### 4. **其他表示形式** - **字符串空值** 空字符串`''`常用于文本数据，但需手动处理。 - **时间缺失值** 在Pandas中，时间类型的缺失值用`NaT`（Not a Time）表示。 --- ### 检测与处理方法 1. **检测缺失值** 使用`pd.isna()`或`pd.isnull()`统一检测所有类型的缺失值（包括`None`、`NaN`、`pd.NA`）： ```python values = [2, 'H', None, np.nan, pd.NA] print([pd.isna(x) for x in values]) # [False, False, True, True, True] ``` 2. **填充缺失值** 使用`fillna()`方法填充： ```python df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3]}) df.fillna(0) # 用0填充 ``` 3. **删除缺失值** 使用`dropna()`删除包含缺失值的行/列： ```python df.dropna() ``` --- ### 核心区别总结 | 类型 | 适用场景 | 数据类型 | 特点 | |---------|--------------------|--------------|-------------------------------| | `None` | 通用空值 | NoneType | 不参与数值运算 | | `NaN` | 数值型数据缺失 | float | 强制列转为浮点型 | | `pd.NA` | 可空数据类型 | Int64, bool | 支持类型化缺失值，传播逻辑运算 | ---
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