Плагин Windows Azure Toolkit для Java не работает на Mac

Я пытаюсь создать облачную службу Windows Azure. Поэтому я использовал Eclipse (Indigo) на своем Mac.

Сначала мне нужно установить (Eclipse > Help > Install New Software > https://dl.msopentech.com/eclipse) подключаемый модуль Windows Azure Toolkit для Java на основе это руководство, но это невозможно на моем Mac. Никаких проблем на машине с Windows!

При установке плагина вылетает следующая ошибка:

Cannot complete the install because some dependencies are not satisfiable
com.microsoftopentechnologies.wacommon.feature.feature.group [1.8.0.201211010928] cannot be installed in this environment because its filter is not applicable.

Любые идеи?

21.11.2012

Ответы:

Только что столкнулся с той же проблемой в Linux, и это связано с фильтром ОС, примененным к плагину, который ограничивает его использование для Windows. См. этот SO ответ на аналогичную проблему с пользователем, работающим с Eclipse в Linux. Подключаемый модуль Windows Azure для Eclipse зависит от .NET SDK и может отлаживать программу с помощью эмулятора (например, Visual Studio), поэтому его нельзя использовать в среде Linux/Unix.

См. полное описание подключаемого модуля на официальном сайте.

Но, как указано в ответе, вы по-прежнему можете разрабатывать программы для Linux или MacOS с помощью Windows Azure SDK для Java.

14.11.2013

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT

BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?

Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)

Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]

Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter

Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js

Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!

Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

Метки

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Typescript Computer Science Data Algorithms Development NLP Tech Programming Languages CSS ChatGPT HTML Python Programming Javascript Tips Angular Computer Vision Startup Data Visualization Neural Networks Tutorial Statistics Productivity Reactjs Learning