android studio api23使用httget,无法在Android Studio中解析符号HttpGet,HttpClient,HttpResponse.

时间: 2024-03-26 20:38:27 浏览: 11
在 Android Studio API 23 及以上版本中,`HttpGet`、`HttpClient`、`HttpResponse`等类都已被标记为过时(deprecated),建议使用 `HttpURLConnection` 来替代它们。 如果你仍然需要使用 `HttpGet`、`HttpClient`、`HttpResponse`等类,可以在 `build.gradle` 中添加以下代码: ``` android { useLibrary 'org.apache.http.legacy' } ``` 这个配置会将 `org.apache.http.legacy` 库添加到你的应用中,使你能够继续使用这些过时的类。但需要注意的是,这些类已经不再被官方推荐使用,可能在未来的 Android 版本中会被完全移除。
相关问题

android studio api23使用httget,无法在Android Studio中解析符号HttpGet,HttpClient,HttpResponse...

如果你在 Android Studio 中无法解析符号 HttpGet、HttpClient、HttpResponse 等,可能是因为你的项目中没有包含相关的库。 在 Android 6.0 及以上版本中,Google 推荐使用 HttpURLConnection 来代替 HttpClient。如果你的项目中使用了 HttpClient,建议升级为 HttpURLConnection 或者使用第三方库,例如 OkHttp。 如果你确实需要使用 HttpClient,可以添加以下依赖到你的项目中: ``` android { // ... useLibrary 'org.apache.http.legacy' } ``` 这样可以在 Android 6.0 及以上版本中使用 HttpClient 库。 另外,如果你使用的是 Android Studio 3.0 及以上版本,可能会遇到无法解析符号的问题。这是因为 Android Studio 3.0 默认启用了新的编译器,而该编译器不支持一些过时的库。你可以尝试在 app 的 build.gradle 文件中添加以下代码来启用旧的编译器: ``` android { // ... compileOptions { sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8 targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8 useDeprecatedNdk true } } ``` 这样可以使用旧的编译器来编译你的项目,从而解决无法解析符号的问题。

android studio 中使用http访问网络

在Android Studio中使用HTTP访问网络通常涉及到使用HttpURLConnection或者HttpClient进行网络请求操作。首先,需要在AndroidManifest.xml文件中添加网络权限声明,以允许应用程序进行网络访问。接着,需要在Java代码中创建一个新的线程或者异步任务来执行网络请求操作,因为不能在主线程中执行网络请求,否则会导致程序崩溃。 使用HttpURLConnection进行网络请求时,需要创建一个URL对象,然后通过openConnection()方法得到HttpURLConnection对象。接着,可以设置请求的方法(GET、POST等)、请求头、请求参数等,并发送请求。收到响应后,可以通过getInputStream()方法获取输入流,然后解析和处理服务器返回的数据。 另一种方法是使用HttpClient进行网络请求。需要创建一个DefaultHttpClient对象,并通过HttpGet或HttpPost方法创建请求对象。之后可以设置请求头、请求参数等,并使用execute()方法执行请求。同样,收到响应后可以通过获取输入流来处理返回的数据。 需要注意的是,为了避免在主线程中进行网络请求,可以使用AsyncTask或者Thread来进行异步操作。同时,为了适配Android 9.0及以上版本的系统,还需要在网络请求时进行网络安全性配置,例如使用HTTPS协议或者在清单文件中声明网络安全配置。 总之,在Android Studio中使用HTTP访问网络需要遵循网络请求的基本操作步骤,并且需要适配最新的系统版本和网络安全性规范。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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