Error while merging dex archives: The number of method references in a .dex file cannot exceed 64K怎么解决

时间: 2023-03-29 17:01:15 浏览: 277
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解决File size limit exceeded 错误的方法

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这个问题可以通过以下方法解决： 1. 使用 multidex 支持，将应用程序分成多个 dex 文件，以避免方法引用数超过 64K 的限制。 2. 移除一些不必要的库或依赖，以减少方法引用数。 3. 使用 ProGuard 工具来优化代码，减少方法引用数。 4. 升级 Android Gradle 插件和 Gradle 版本，以获得更好的 dex 编译支持。 希望这些方法能够帮助你解决问题。
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解决Android单个dex文件不能超过65535个方法的类库

关于64 k引用限制 Android应用程序（APK）在Dalvik可执行文件的形式包含可执行的字节码文件（DEX）文件，其中包含已编译的代码来运行你的应用程序。Dalvik可执行规格限制一个Dex文件包含65536个方法：包括Android框架方法、Library方法的总数、和你自己的代码方法总数。因为65536等于64×1024，这一限制被称为“64k引用限制”。 这个极限就要求我们配置应用程序的构建过程，需要生成多个DEX文件，所以称为multidex 配置。 分析原因与注意事项 解决方法分Android 5.0及以上系统和5.0以下系统怎么做。客官们不要着急，先看我一个个分析原因，毕竟我要装下逼哈哈。 一、Android 5.0以下的版本 Android 5.0（API leve 21）之前的系统使用Dalvik执行应用程序代码。默认情况下，Dalvik限制一个apk只有一个Dex文件。为了绕过这个限制, 我们可以使用multidex support library，它成为我们APK的主要DEX文件的一部分，负责管理我们APK访问其他DEX文件和代码。 注意: 如果咱的项目minSdkVersion是20或更低，运行到Android 4.4(API leve 20)或者更低版本的设备上时需要禁用AndroidStudio的即时运行 二、Android 5.0和更高版本 Android 5.0（API leve 21）和更高的系统使用runtime是ART ，原生支持从应用的apk文件加载多个DEX文件。ART在安装应用时预编译应用程序，会扫描多个classes(..N).dex文件编译成一个.oat的文件。更多Android5.0 runtime的更多信息，请参见即时运行-instant-run。 注意: 如果你使用即时运行 , AndroidStudio自动配置你的应用程序，你应用程序的minSdkVersion应该设置为21或更高。因为即时只工作在你APP的Debug版本，你任然需要配置你的release版本构建时用multidex避免64k的限制。
md

renyangwei#Note#为方法数超过 64K 的应用启用多 dex 文件1

您可以在您的项目中添加多 dex 文件支持库：如果您不使用 AndroidX，请改为添加以下支持库依赖项：操作步骤如下：1.修改模块级 build.gradle

android：Error while merging dex archives:怎么解决

这个错误通常是由于依赖库冲突导致的，可以尝试以下几种解决方法： 1. 清理项目并重新构建：在Android Studio中，选择Build -> Clean Project，然后选择Build -> Rebuild Project。 2. 排除冲突的依赖项：在build....

stderr[ D:\SVN_Musync\MusyncsaijiRE\Library\Bee\Android\Prj\IL2CPP\Gradle\launcher\build\intermediates\project_dex_archive\release\out\com\coweye\musync\android\BuildConfig.dex: D8: Type com.coweye.musync.android.BuildConfig is defined multiple times: D:\SVN_Musync\MusyncsaijiRE\Library\Bee\Android\Prj\IL2CPP\Gradle\launcher\build\intermediates\project_dex_archive\release\out\com\coweye\musync\android\BuildConfig.dex, D:\SVN_Musync\MusyncsaijiRE\Library\Bee\Android\Prj\IL2CPP\Gradle\launcher\build\intermediates\external_libs_dex\release\mergeExtDexRelease\classes.dex com.android.builder.dexing.DexArchiveMergerException: Error while merging dex archives: Type com.coweye.musync.android.BuildConfig is defined multiple times: D:\SVN_Musync\MusyncsaijiRE\Library\Bee\Android\Prj\IL2CPP\Gradle\launcher\build\intermediates\project_dex_archive\release\out\com\coweye\musync\android\BuildConfig.dex, D:\SVN_Musync\MusyncsaijiRE\Library\Bee\Android\Prj\IL2CPP\Gradle\launcher\build\intermediates\external_libs_dex\release\mergeExtDexRelease\classes.dex

另一次在 D:\SVN_Musync\MusyncsaijiRE\Library\Bee\Android\Prj\IL2CPP\Gradle\launcher\build\intermediates\external_libs_dex\release\mergeExtDexRelease\classes.dex。这可能是由于构建时某些库中存在相同的...

> git pull --tags origin dev error: You have not concluded your merge (MERGE_HEAD exists). hint: Please, commit your changes before merging. fatal: Exiting because of unfinished merge.

3. 解决之前的合并冲突，手动编辑文件以解决冲突，并使用 git add 命令将解决后的文件标记为已解决。 4. 提交解决后的文件，使用 git commit 命令提交变更。 5. 最后，再次执行 git pull --tags origin dev ...

git -c diff.mnemonicprefix=false -c core.quotepath=false --no-optional-locks fetch --no-tags origin warning: redirecting to https://git.pivisys.com/goteam/drainage-unit.git/ git -c diff.mnemonicprefix=false -c core.quotepath=false --no-optional-locks pull --no-commit origin develop error: You have not concluded your merge (MERGE_HEAD exists). hint: Please, commit your changes before merging. fatal: Exiting because of unfinished merge.

这段代码是Git命令行工具执行的一些命令，用于从远程Git仓库中拉取代码更新。其中，第一行使用fetch命令从origin远程仓库中获取最新的代码，第二行使用pull命令将最新的代码合并到本地仓库中。 ...
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Error while merging dex archives: The number of method references in a .dex file cannot exceed 64K

这是一个关于 Android 开发的问题，可能是由于你的应用程序中包含了太多的方法，导致 .dex 文件中的方法引用数量超过了 64K 的限制。你可以尝试使用 ProGuard 或者 MultiDex 来解决这个问题。

$ git merge master error: Merging is not possible because you have unmerged files. hint: Fix them up in the work tree, and then use 'git add/rm <file>' hint: as appropriate to mark resolution and make a commit. fatal: Exiting because of an unresolved conflict.

这个错误提示说明在合并分支时存在无法解决的冲突。要解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，使用git status命令查看哪些文件存在冲突。冲突的文件会被标记为"Unmerged"。 2. 打开发生冲突的文件，并...

onFileSuccess(rootFile, file, response, chunk) { let res = JSON.parse(response) // 服务器自定义的错误（即虽返回200，但是是错误的情况），这种错误是Uploader无法拦截的 if (res.resultCode != 200) { this.error(errMsg) // 文件状态设为“失败” this.statusSet(file.id, 'failed') return } // 如果服务端返回需要合并 if (res.data.needMerge) { // 文件状态设为“合并中” this.statusSet(file.id, 'merging') fileMerge({ submittedFileName: file.name, md5: file.uniqueIdentifier, chunks: res.data.chunks, uploadId: res.data.uploadId, size: file.size, duration: file.duration, contextType: file.fileType, ...this.params }).then(response1 => { // 文件合并成功 Bus.$emit('fileSuccess') this.statusRemove(file.id) }).catch(e => { }) // 不需要合并 } else { Bus.$emit('fileSuccess') } }, onFileError(rootFile, file, response, chunk) { this.error(response); }, 怎么调的接口

如果 res.resultCode 不等于 200，说明服务器返回了错误，那么可以调用 this.error() 方法显示错误信息，并将文件状态设为 "失败"。如果服务器返回了需要合并的标识 res.data.needMerge 为 true，则调用 ...

ModuleNotFoundError: No module named 'keras.layers.merging'

这个错误通常是因为您的代码尝试使用 keras.layers.merging 模块，但您的 Keras 版本太新，该模块已被删除。 在最新版本的 Keras 中，合并层已被移动到 keras.layers.merge 模块中。因此，您需要将您的代码中的...

Traceback (most recent call last): File "I:\bishe\pythonProject\seeable.py", line 67, in <module> model = UNet() File "I:\bishe\pythonProject\seeable.py", line 28, in UNet merge5 = concatenate([conv3, up5], axis=3) File "I:\bishe\pythonProject\venv\lib\site-packages\keras\layers\merging\concatenate.py", line 231, in concatenate return Concatenate(axis=axis, **kwargs)(inputs) File "I:\bishe\pythonProject\venv\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "I:\bishe\pythonProject\venv\lib\site-packages\keras\layers\merging\concatenate.py", line 131, in build raise ValueError(err_msg) ValueError: A Concatenate layer requires inputs with matching shapes except for the concatenation axis. Received: input_shape=[(None, 125, 100, 256), (None, 250, 200, 256)] 报错，解释

这是一个 Python 代码的错误信息。这个错误的原因是 Concatenate 层需要具有相同形状的输入，除了在拼接轴上。但是，你的代码中，...为了解决这个问题，你需要确保将两个输入张量的大小调整为相同的大小。

You have not concluded your merge (MERGE_HEAD exists). hint: Please, commit your changes before merging. Exiting because of unfinished merge

hint: Please, commit your changes before merging. Exiting because of unfinished merge"表示在合并代码时未完成合并操作导致的错误。这通常是由于代码冲突或未更新的代码导致的。解决方案可以尝试以下几步： 1....

git stash pop Auto-merging vue.config.js CONFLICT (content): Merge conflict in vue.config.js The stash entry is kept in case you need it again.

解决这个问题的方法是手动解决冲突。你可以使用以下命令手动解决冲突： 1. 打开冲突文件（例如vue.config.js），查看冲突的地方。 2. 手动修改文件，解决冲突。你需要选择保留哪些修改，或者将修改合并到一起。 3. ...

if merging == 'attention': self.queries = nn.ModuleList([ nn.Conv2d((1<<i)*bc, output_channels, 1) for i in reversed(range(stack_height + 1)) ]) elif merging == 'learned': self.merge_predictions = nn.Conv2d(output_channels*(stack_height+1), output_channels, 1) else: # no merging pass是什么意思

这段代码是根据 merging 参数的不同取值来进行不同的操作。 - 如果 merging 的取值是 'attention'，则创建了一个 nn.ModuleList 类型的对象 self.queries。通过列表推导式，根据 stack_height 的值创建...

def thread_choice(self): # mask setting mask = self.call_mask() # divider instance divider = RecursiveDivider() # two image stitching if None not in [self.opt.img1, self.opt.img2]: data = divider.list_divide([self.opt.img1, self.opt.img2]) self.process(data, mask) # multi image stitching elif self.opt.imgs is not None: data = divider.list_divide(self.opt.imgs) self.process(data, mask) # image (root + txt list merging) or (absolute) path stitching elif None not in [self.opt.imgroot, self.opt.imglist]: datalist = self.call_dataset(self.opt.imglist, root=self.opt.imgroot) for data in datalist: data = divider.list_divide(data) self.process(data, mask) # self.process(data, mask) # error else: print('please enter input options.')

这段代码是一个图像拼接程序的一部分，它对输入参数进行选择，并根据选择的参数对图像进行拼接。具体来说，它通过以下步骤进行图像拼接： 1. 设置掩膜(mask)； 2. 实例化一个递归分割器(RecursiveDivider)；...

As a result, the number of total parameters was reduced by almost 100%35 and classification accuracy was improved. The total number of parameters used was 39,553. In this architecture, we took image information more directly after applying max-pooling and merged it with information generated after convolutions. Features in the convolution layer are more generic (e.g., blobs, textures, edges, etc.). So, adding image information directly will create more specific information for each case. After merging, another convolution and max pooling layer before the final classification layer maintains the generic information about the image and can provide more features of about the image for getting a better classification result. Figure 3 shows a flowchart of CNN Architecture 3. 解释

这段文本介绍了一个卷积神经网络（CNN）的第三种架构。在这个架构中，研究人员通过应用最大池化操作直接获取图像信息，并将其与卷积生成的信息合并在一起。卷积层中的特征更加通用（例如，斑点、纹理、边缘等），...

Compared with homogeneous network-based methods, het- erogeneous network-based treatment is closer to reality, due to the different kinds of entities with various kinds of relations [22– 24]. In recent years, knowledge graph (KG) has been utilized for data integration and federation [11, 17]. It allows the knowledge graph embedding (KGE) model to excel in the link prediction tasks [18, 19]. For example, Dai et al. provided a method using Wasser- stein adversarial autoencoder-based KGE, which can solve the problem of vanishing gradient on the discrete representation and exploit autoencoder to generate high-quality negative samples [20]. The SumGNN model proposed by Yu et al. succeeds in inte- grating external information of KG by combining high-quality fea- tures and multi-channel knowledge of the sub-graph [21]. Lin et al. proposed KGNN to predict DDI only based on triple facts of KG [66]. Although these methods have used KG information, only focusing on the triple facts or simple data fusion can limit performance and inductive capability [69]. Su et al. successively proposed two DDIs prediction methods [55, 56]. The first one is an end-to-end model called KG2ECapsule based on the biomedical knowledge graph (BKG), which can generate high-quality negative samples and make predictions through feature recursively propagating. Another one learns both drug attributes and triple facts based on attention to extract global representation and obtains good performance. However, these methods also have limited ability or ignore the merging of information from multiple perspectives. Apart from the above, the single perspective has many limitations, such as the need to ensure the integrity of related descriptions, just as network-based methods cannot process new nodes [65]. So, the methods only based on network are not inductive, causing limited generalization [69]. However, it can be alleviated by fully using the intrinsic property of the drug seen as local information, such as chemical structure (CS) [40]. And a handful of existing frameworks can effectively integrate multi-information without losing induction [69]. Thus, there is a necessity for us to propose an effective model to fully learn and fuse the local and global infor- mation for improving performance of DDI identification through multiple information complementing.是什么意思

作者提出了一些方法来解决多信息融合和归纳能力限制等问题，包括使用药物的局部信息如化学结构，以及利用多种信息来提高药物相互作用识别的性能。这段文字主要是关于药物相互作用预测领域的研究。
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