React Native Windows 0.78.0版本新架构模板构建问题解析
2025-05-13 08:54:39作者:龚格成
在React Native Windows项目的最新0.78.0版本中,开发者在使用新架构模板创建应用时遇到了构建失败的问题。本文将深入分析这一问题的原因、解决方案以及后续发现的相关问题。
问题现象
当开发者按照标准流程创建新项目时,系统会报出构建错误,提示npm包版本与nuget包版本不匹配。具体错误信息显示在Microsoft.ReactNative.VersionCheck.targets文件中,指出版本检查失败。
根本原因
经过调查发现,这个问题是由于NuGet包发布过程中出现了延迟导致的。虽然npm包已经正常发布到了官方仓库,但对应的NuGet包未能同步发布,造成了版本不匹配的情况。
解决方案
项目维护团队确认了NuGet发布流程中的问题,并重新执行了发布操作。在NuGet包成功发布后,原始报告中提到的构建错误问题得到了解决。
后续发现的问题
在解决了初始的构建问题后,开发者又发现了另一个相关问题:应用程序在启动后不久会出现崩溃。崩溃发生在folly库的json序列化过程中,具体是在处理包含以下内容的动态对象时:
- 包含5个键值对的对象
- 关键字段包括"id"、"title"、"vm"等
- 涉及"payload"和"event"字段的处理
崩溃点位于folly库的json.cpp文件中,当尝试序列化"payload"字段时发生。这个问题已经被单独记录为新的bug报告,将由开发团队进一步调查和修复。
开发者建议
对于遇到类似问题的开发者,建议:
- 在创建新项目时,确保所有依赖包的版本完全匹配
- 关注官方发布公告,确认所有组件都已成功发布
- 遇到构建问题时,检查版本一致性错误信息
- 对于运行时崩溃问题,收集完整的调用堆栈信息
React Native Windows团队将继续完善发布流程,确保未来版本的组件同步发布,为开发者提供更稳定的开发体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217