Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Исключение проблемных классов в Android

Я использую gradle, чтобы установить зависимость и увидеть следующую проблему proguard. Я пробовал ответить здесь

Исключить пакет из зависимости Gradle

Но, похоже, это не работает.

В руководстве proguard говорится об этом предупреждении «Предупреждение: класс библиотеки ... зависит от класса программы ...» и это конкретно говорится об Android.

«При разработке Android неаккуратные библиотеки могут содержать дубликаты классов, которые уже присутствуют в среде выполнения Android (в частности, org.w3c.dom, org.xml.sax, org.xmlpull.v1, org.apache.commons.logging.Log, org.apache.http и org.json). Вы должны удалить эти классы из своих библиотек, так как они, возможно, несовместимы, и библиотеки времени выполнения в любом случае будут иметь приоритет».

Как вы удаляете эти классы из своих библиотек? Дополнительный вопрос: что определяет разницу между библиотекой и программным классом и что сделали эти библиотеки, чтобы вызвать эти проблемы?

android java gradle proguard android-proguard
03.04.2018
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..