Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Дубликаты файлов, скопированные в APK META-INF/LICENSE после обновления на Android Studio 2.2

Сегодня я обновил установку Android Studio на компьютере с Linux Mint 18 версии 2.2 и успешно импортировал свой проект в новую установку, однако не могу запустить свое приложение, так как получаю сообщение об ошибке:

Ошибка: не удалось выполнить задачу ':app:transformResourcesWithMergeJavaResForDebug'. com.android.build.api.transform.TransformException: com.android.builder.packaging.DuplicateFileException: дубликаты файлов, скопированные в APK META-INF/LICENSE File1: /home/epdiamantopoulos/StudioProjects/Educational Difthera Trial Version/app/libs/ httpcore-4.0.1.jar File2: /home/epdiamantopoulos/StudioProjects/Educational Difthera Trial Version/app/libs/commons-logging-1.1.1.jar

Посмотрев на множество похожих сообщений, я понял, что эта ситуация кажется общей проблемой для многих, которая появляется во многих вариантах, и я пробовал многие из предложенных решений, но безуспешно (например, https://stackoverflow.com/questions/34031395/errorexecution-failed-for-task-apptransformresourceswithmergejavaresfordebughttps://stackoverflow.com/questions/34031395/errorexecution-failed-for-task-apptransformresourceswithmergejavaresfordebug).

Я предполагаю, что обновленная Android Studio является ключом, но я не могу понять, что делать, поэтому буду признателен за любые предложения!

android-studio android upgrade duplicates
30.09.2016

Ответы:


1

Добавьте этот оператор исключения в свой build.gradle:

packagingOptions {
    exclude 'META-INF/LICENSE'
}

Вот как выглядит мой.

android {
    compileSdkVersion 23
    buildToolsVersion "23.0.3"

    defaultConfig {
        applicationId "sound.staxx.big.soundpriority"
        minSdkVersion 15
        targetSdkVersion 23
        versionCode 1
        versionName "1.0"
    }
    buildTypes {
        release {
            minifyEnabled false
            proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android.txt'), 'proguard-rules.pro'
        }
    }
    packagingOptions {
        exclude 'META-INF/LICENSE'
    }
}

Надеюсь, поможет!

01.10.2016
  • Спасибо за ваш ответ. Я уже пробовал это предложение, и результат довольно странный, поскольку приложение запускается на виртуальной машине, но неправильно (кажется, неправильно загружает значения по умолчанию) и без причины падает при обычном использовании. 02.10.2016
    • 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..