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».

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

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:

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..

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