升级Android ADT 后项目出现如题错误. https://groups.google.com/forum/?fromgroups=#!topic/adt-dev/tuLXN9GkVas just put dex.force.jumbo=true in your project.properties and clean rebuild. 通过如上修改可以解决问题,宁静志远亲测.…

转载请注明来源:http://blog.csdn.net/goldenfish1919/article/details/33729679 用eclispe打包的时候报错: [2014-06-23 13:44:35 - Dex Loader] Unable to execute dex: Cannot merge new index 66195 into a non-jumbo instruction! [2014-06-23 13:44:35 - tao_apad_2.0] Conversion…

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错误:Error:Android Dex: com.android.dex.DexIndexOverflowException: Cannot merge new index 65918 into a non-jumbo instruction! 例如以下图: 直接原因是Java代码太多,jar包太多. 谷歌官方文档已经有解决方式:http://developer.android.com/intl/zh-cn/tools/building/multidex.html 点击打开链接 eclipse…

打包时控制台输出: Error:Execution failed for task ':app:transformClassesWithDexForAll32Release'. > com.android.build.api.transform.TransformException: com.android.ide.common.process.ProcessException: java.util.concurrent.ExecutionException: com.android.dex.D…

我的报了这个错 Error:Execution failed for task ':app:transformClassesWithDexForDebug'.> com.android.build.api.transform.TransformException: com.android.ide.common.process.ProcessException: java.util.concurrent.ExecutionException: com.android.dex.DexIndexOve…

问题 该问题是方法数超过了65536(DEX 64K problem),无法编译成单个dex文件. 解决方案 谷歌官方给出的解决方案 android { compileSdkVersion 21 buildToolsVersion "21.1.0" defaultConfig { ... minSdkVersion 14 targetSdkVersion 21 ... // Enabling multidex support. multiDexEnabled true } ... }…

深入理解 index merge 是使用索引进行优化的重要基础之一.理解了 index merge 技术,我们才知道应该如何在表上建立索引. 1. 为什么会有index merge 我们的 where 中可能有多个条件(或者join)涉及到多个字段,它们之间进行 AND 或者 OR,那么此时就有可能会使用到 index merge 技术.index merge 技术如果简单的说,其实就是:对多个索引分别进行条件扫描,然后将它们各自的结果进行合并(intersect/union). MySQL5.…

这几天突发想到在ETL中Merge性能的问题.思路的出发点是Merge到目标表需要扫描的数据太多,而现实情况下,假设应该是只有一小部分会被更新,而且这部分数据也应该是比较新的数据,比方说对于想FactOrders这样一张表,一些越日期越久远的订单可能不可能被更新.那么整个思路就是减小每次需要从磁盘加载目标表到内存中跟stage表进行merge操作的数据量.只是我存在着两个疑问,这也是我问题要进行下面实验的原因. 前提条件是:目标表通过日期进行分区. 第一个疑问:在索引的作用下,SQL Serve…

Pandas提供了基于 series, DataFrame 和panel对象集合的连接/合并操作. Concatenating objects 先来看例子: from pandas import Series, DataFrame import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', '…