Установил компоненты tms 6.1.4.1 в delphi xe2. На платформе x32 они работают нормально, но на платформе x64 они недоступны. Я что-то упускаю ?
компоненты delphi xe2 tms недоступны на платформе x64
21.09.2011
- Вы используете приложение Firemonkey по ошибке? Так как они там не появятся. Только в приложении VCL. Вам нужно добавить целевую платформу для проекта самостоятельно для 64-битной версии. 22.09.2011
- Нет, это приложение VCL. Когда я добавляю целевую платформу (x64), я не могу использовать ни один из компонентов. 22.09.2011
- Они утверждали, что поддерживают 64 бит? Вы обращались в службу поддержки tms? 22.09.2011
- Я попробовал это здесь. Если бы я был в 64-битном режиме, элементы палитры были бы серыми. Если я начну с 32, а затем переключусь, все выглядит хорошо, пока я не скомпилирую, тогда он не сможет найти DCU для компонентов, которые он добавил в предложение использования. Ну что ж. 22.09.2011
- Да, Крис, это именно то, через что я прохожу... 22.09.2011
- Вот такие вопросы надо задавать продавцу. Если он клиент, конечно... 22.09.2011
- Действительно верно: продукты, информация о поддержке и специальные преимущества доступны только для зарегистрированных клиентов :-) . 22.12.2011
Ответы:
1
После некоторого обмена с TMS Software кажется, что проблема связана с изменениями реализации различных платформ с компонентами. Итак, решение, как вы сказали в предыдущем комментарии. Оставайтесь в 32 битах и ставьте компоненты и код. И только в конце скомпилировать в 64 бита. Для ошибки компилятора перейдите в меню «Инструменты», «Параметры», «Параметры Delphi», «Библиотека». Выберите 32 бита, скопируйте путь, который у вас есть для компонентов TMS. И выберите после 64 бит и вставьте путь, который вы скопировали из 32 бит. Скомпилируй и все работает.
22.09.2011
2
Я думаю, что TMS выпустила эти компоненты слишком рано без надлежащего тестирования. Во-первых, трюк с ручным вводом пути к исходникам на платформу x64 не работает (я должен сказать, что это полная глупость, что установщик сам этого не сделал). Сейчас Embarcadero тоже поставляет пакеты обновлений (даже месяца не прошло с релиза), а TMS догоняет (если?). Я думаю, что devexpress и Raize поступили мудро, продолжая тестировать компоненты, прежде чем они пометят их как «готовые для xe2».
29.09.2011
3
Если мы посмотрим на веб-сайт TMSSoftware, то увидим, что это v6.1.5.0 пакета компонентов TMS, который готов для Delphi XE2.
На этой странице :
Послание первого сентября. Заголовок : «Информация: пакет компонентов TMS v6.1.5.0 готов для Delphi XE2 и C++Builder XE2»
21.09.2011
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..