Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Эмулятор разработки кросс-платформы Xamarin без ускорения

Я только что установил Xamarin, чтобы начать мобильную разработку, но похоже, что у меня проблемы с эмулятором. Подробности смотрите ниже.

Это я получаю при запуске проекта:

Вот что показывает вывод:

You can continue with your emulator choice, but it will run slowly. For a better experience you should target a device or develop outside of a VM.

1>App4 -> C:\Users\Robert\source\repos\App4\App4\App4\bin\Debug\netstandard2.0\App4.dll
2>------ Build started: Project: App4.Android, Configuration: Debug Any CPU ------
C:\Program Files (x86)\Android\android-sdk\tools\emulator.EXE -partition-size 512 -no-boot-anim -no-accel -avd Android_Accelerated_x86_Oreo -prop monodroid.avdname=Android_Accelerated_x86_Oreo
PANIC: Missing emulator engine program for 'x86' CPU.
Emulator Android_Accelerated_x86_Oreo cannot be started.
Runtime checks failed

Следуя некоторым статьям, я включил виртуализацию в BIOS, что не решает проблему, а также отключил Hyper-V.

xamarin xamarin.forms c#
15.08.2018

  • Вы разрабатываете из виртуальной машины? 15.08.2018
  • ...you should target a device or develop outside of a VM... Вы используете Visual Studio на виртуальной машине? 15.08.2018
  • Нет, я не. Это обычная Windows 10 (без ВМ) 15.08.2018
  • Вы установили ускоритель Intel, и вам также нужно было бы отключить виртуализацию из BIOS 15.08.2018
  • Установите Intel Hardware Accelerated Execution Manager/HAXM 15.08.2018
  • если вы используете Win10 1803 и VS2017 15.8, попробуйте Платформа Hyper-V 15.08.2018

Ответы:


1

Вы можете использовать физическое устройство (мне это всегда помогает) или открыть диспетчер устройств Android, удалить все устройства по умолчанию и начать с добавления устройств на основе спецификаций. Например, в моем случае я открыл диспетчер устройств Android из Visual Studio (можно использовать быстрый запуск).

Открыть диспетчер устройств Android Диспетчер устройств Android

Далее нужно настроить эмулятор вашего устройства примерно на 1 ГБ ОЗУ.

Убедитесь, что вы установили Intel HAXM и перезагрузили компьютер после отключения Hyper-V.

Шаг 1 Шаг 2

Не забудьте принять все всплывающие подсказки. Надеюсь, это поможет.

15.08.2018
  • Возможно, вы могли бы попробовать использовать физическое устройство с включенной отладкой по USB. 15.08.2018
  • Я решаю проблему, отключив в Windows функции гипервизора платформы Windows. К сожалению, я удалил все устройства, как вы уже предлагали. Есть ли возможность снова добавить устройство по умолчанию, не добавляя его вручную? 15.08.2018
  • Вам нужно будет вручную добавить удаленные устройства. Недавно вышло обновление Visual Studio, позволяющее запускать эмуляторы Android с ускорением при включенной Hyper-V (если вы используете Hyper V). Ознакомьтесь с docs.microsoft.com/en-us/visualstudio/releasenotes/ 17.08.2018
    • 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..