WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Как протестировать образец приложения для часов Android Wear?

После открытия приложения Android Wear WatchFace Sample от Google, как вы тестируете/устанавливаете его на эмуляторе? (Примечание: эмулятор уже использует сборку 5.0)

При запуске вы получили ошибку «Активность по умолчанию не найдена».

Снимок экрана с ошибкой

Если вы выберете «Не запускать активность», вы получите следующее предупреждающее сообщение, после чего произойдет сбой, поскольку он не может удалить приложение по умолчанию.

Снимок экрана с предупреждением

android-studio android wear-os
12.12.2014

  • Чтобы ответить на мой собственный вопрос: я до сих пор не получил эту работу, но на другой машине она работает отлично, поэтому я сейчас разрабатываю на другой машине. 13.12.2014
  • Какое приложение или носимое устройство для запуска? Я не могу найти его ни на телефоне, ни на часах после запуска... 01.02.2015

Ответы:


1

Измените параметр раздела «Активность» на Do not launch activity — это приведет к тому, что кнопка «Выполнить» просто установит ваш циферблат. Затем вы можете перейти к ручному выбору циферблата на эмуляторе (при необходимости — если вы уже выбрали его, изменения отобразятся немедленно).

12.12.2014
  • И что происходит, когда вы нажимаете «ОК»? 12.12.2014
  • КОМАНДА ОБОЛОЧКИ УСТРОЙСТВА: pm install -r /data/local/tmp/com.example.android.wearable.watchface pkg: /data/local/tmp/com.example.android.wearable.watchface Ошибка [INSTALL_FAILED_DEXOPT] КОМАНДА ОБОЛОЧКИ УСТРОЙСТВА: pm удалить com.example.android.wearable.watchface DELETE_FAILED_INTERNAL_ERROR 12.12.2014
    • 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..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]