Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как исправить ошибки, связанные с завершением кода в Eclipse с плагином TFS (Team Explorer Everywhere)?

Я использую Eclipse (фактически, IBM AST для WebSphere, основанный на Eclipse 3.2.1) и подключаемый модуль Team Explorer Everywhere для TFS. После запуска нового проекта и получения кода из TFS я заметил, что попытка обновить любой код Java приводит к следующему сообщению об ошибке:

 "This compilation unit is not on the build path of a Java project."

Поиск в Интернете привел к предложению добавить в файл .project проекта следующее:

<natures>
    <nature>org.eclipse.jdt.core.javanature</nature>
</natures>

Однако это приводит к тому, что мои объявления пакетов (в любых классах) помечаются следующим образом:

The declared package "some.package.name" does not match the expected package "".
The type java.lang.Object cannot be resolved. It is indirectly referenced from the required .class files.

Другое предложение — изменить путь сборки приложения, например, удалив и переустановив системную библиотеку JRE. Мой опыт показал, что эта опция доступна только в меню «Свойства», если в файл .project добавлены «природы».

В крайнем случае я попытался создать новое рабочее пространство и получил там те же результаты.

Есть ли конкретная «природа» для TFS, которую мне нужно добавить, или другое решение этой проблемы?

tfs java eclipse eclipse-plugin
21.10.2011

Ответы:


1

Что вы вообще импортируете? Это существующий проект Java? Это проект Eclipse? Папка, которую вы импортируете, содержит файл .project или он находится в подкаталоге? Или файла .project вообще нет?

Ошибка о неверных объявлениях пакетов звучит так, как будто вы импортировали что-то более глубокое в иерархии проекта (например, импортировали $/Project/src/some/package/name вместо `$/Project'). Возможно ли это?

21.10.2011
  • Существует файл .project (в который я пытался добавить записи nature). Первоначально это было создано как проект Maven. Сначала мы создаем структуру maven, используя mvn archetype:generate, а затем импортируем проект в Eclipse через Import->Existing Project. 22.10.2011

    • 2

    Я нашел ответ на эту проблему - это связано с тем, как я импортировал приложение из TFS.

    Структура нашего приложения настроена так (например):

    приложение-имя-приложение | app-name-ear app-name-war app-name-jar

    Итак, просто импортируйте ухо, войну, банку и т. д. по мере необходимости. Импорт app-name-app был источником проблемы. Для моего проекта у меня есть ухо и война - импорт только этих двух элементов привел к правильному поведению AST/Eclipse.

    02.11.2011
    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..