Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Почему я получаю MalformedJsonExection?

Я работаю над проектом приложения, который использует Firebase Auth, базу данных и хранилище. Я создал проект в феврале, и до сегодняшнего утра он работал нормально, без ошибок. С сегодняшнего утра у меня:

Не удалось выполнить задачу ':app:mergeDebugResources'.

Ошибка: java.lang.RuntimeException: com.google.gson.stream.MalformedJsonException: используйте JsonReader.setLenient(true), чтобы принять искаженный JSON в строке 1 столбца 1 пути $

Последняя модификация касалась дизайна, файлов xml, и последняя сборка была успешно сделана, сразу после последнего изменения java. Я ничего не менял в Gradle месяц назад... Эта ошибка появляется при сборке для apk, и теперь она у меня возникает каждый раз, когда я запускаю проект. И я не знаю, почему... Вот я и спрашиваю об этом: для тебя В чем причина?

Если нужны подробности, отвечу.

Заранее спасибо !

(Я француз и учусь в старшей школе, извините за ошибки...)

android-studio android java runtimeexception building
09.06.2018

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..