Мы разработали продукт с использованием JDeveloper 11.1.2.x, но нам нужно перейти на JDeveloper 11.1.1.6. Есть ли какой-либо инструмент для того же или более простого метода, чем ручная переработка всего продукта?
Переключение между версиями JDeveloper
08.07.2013
Ответы:
1
Нет инструмента для этого. Почему вы хотите понизить рейтинг?
08.07.2013
2
Конечно, для этого нет инструмента, и даже более того, скорее всего, нет способа автоматически изменить ваш код на 11.1.1.6 из-за изменений в способе генерации кода.
Лучше всего будет создать новое приложение и проект в jdeveloper 11.1.1.6 с тем же именем, а затем переместить код помимо файлов .jpr и .jws, которые содержат метаданные версии.
Далее вам нужно убедиться, что он компилируется, что может вызвать некоторые проблемы, и даже более того, есть сотни исправлений ошибок и множество изменений в ADF Mobile и ADF BC. Есть также новые наборы функций, такие как основы ADF.
08.07.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..