SDK解析器故障-网络7-网络6
* *刚刚下载并安装了SDK Net 7.0.100，它破坏了现有的应用程序，它们不会在VS 2022或Rider中加载任何更多的应用程序。
复制了以下错误：**
错误:SDK解析程序失败。试图解析SDK“Microsoft . net . MSBuildSdkResolver”时失败。NET.Sdk”。例外:“微软。NET . SDK . workloadmanifestreader . workloadmanifestcompositionexception:清单“Microsoft . NET . Workload . mono . tool chain . NET 7”中的工作负荷定义“wasm-tools”[C:\ Program Files \ dot NET \ SDK-manifests \ 7 . 0 . 100 \ Microsoft . NET . Workload . mono . tool chain . NET 7 \ workloadmanifest . JSON]与清单“Microsoft . NET . Workload . mono . tool chain”[C:\ Program Files \ dot NET \ SDK-manifests \ 7 . 0 . 100 \ Microsoft]冲突。Microsoft . NET . SDK . workloadmanifestreader . workloadresolver . composeworkloadmanifests()。Microsoft . NET . SDK . workloadmanifestreader . workloadresolver . create(IWorkloadManifestProvider manifestProvider，String dotnetRootPath，String sdkVersion，String userProfileDir)。Microsoft . NET . SDK . workloadmsbuildsdkresolver . cachingworloadresolver . resolve(String sdkReferenceName，String dotnetRootPath，String sdkVersion，String userProfileDir)。微软的dot net . msbuildsdkresolver . dotnetmsbuildsdkresolver . resolve(SDK reference SDK reference，SdkResolverContext context，SdkResultFactory factory)。build . back end . SDK resolution . sdkresolverservice . tryresolvesdkusingspecifiedresolvers(ilist ` 1 resolvers，Int32 submissionId，SdkReference
共有3个答案
我也遇到过类似的问题，即使是在新的. net项目上。我使用添加删除程序卸载了7.0.100-preview.2.22153.17 SDK，并且我能够再次创建一个新项目。我现在只剩下一个. Net 7.0 SDK（来自Visual Studio），如下所示。
修复Visual Studio安装对我没有帮助。卸载. net 7错误工作负载（“wasm-工具”）也没有帮助，因为任何卸载或修复它的尝试最终都会出现相同的错误消息。
由于没有解决这个问题的常规选项，我直接删除了冲突的文件夹:Microsoft . net . workload . mono . tool chain，而第二个文件夹Microsoft . net . workload . mono . tool chain . net 7保持不变。幸运的是，它解决了我机器上的问题。从现在开始，我会更加谨慎地安装微软RC软件包
我也经历过类似的问题。我使用添加删除程序卸载了7.0.100-preview.5.22307.18 sdk，然后将项目文件中的TargetFramework更改为使用7.0，然后我就可以加载项目了。
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常见网络故障 我们在开发或者网络管理中，经常碰到各种各样的网络故障。掌握处理常见的网络故障，就成为了网络运维工程师和开发工程师的基础技能。 常见以下两个故障： 服务器无法登录了 服务访问不了 这两个故障背后的原因有很多种，列举如下： 服务器无法登录 你的电脑断网了 服务器关闭了 服务器没关闭，但是访问端口关闭了（例如关闭了远程桌面的3389端口或者ssh的22端口） 服务器没关闭，访问端口也没关闭
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我从这里读到了卷积神经网络。然后我开始玩torch7。我对CNN的卷积层感到困惑。 从教程中， 一层中的神经元将只连接到它之前的一个小区域，而不是以完全连接的方式连接所有神经元 <代码>例如，假设输入卷的大小为[32x32x3]，（例如，RGB CIFAR-10图像）。如果感受野的大小为5x5，则Conv层中的每个神经元将对输入体积中的[5x5x3]区域具有权重，总共5×5×3=75个权重 如果输
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问题内容： 我正在尝试摆脱配置中已弃用的Docker链接。当我重新创建容器时，剩下的就是摆脱那些nginx反向代理错误。 注意：我正在桥接模式下使用Docker网络。（） 我在nginx中使用以下配置代码段： 我在Docker网络上以name 为主机名启动了一个容器。 然后，我在网络上启动了Nginx容器。 我可以从Nginx容器内ping 在nginx容器的文件中列出 Nginx日志说 我试过泊
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