网页抓取小结

本文详细介绍了网页抓取的基本步骤,包括页面转换为流、保存为XML文件、使用Jtidy进行HTML格式化处理并转化为DOM树、转换为XPath可解析的格式以及最终的数据解析过程。还特别提到了在不同操作系统环境下可能遇到的问题。

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    网页抓取步骤:
     1.将页面转化为流(或字符串)
    2.将流保存为.xml文件(主要目地是为了处理中文乱码问题,xml文件为临时文件)
    3.将xml转化为流,用Jtidy进行html格式化处理,并将处理好后的流转化为dom树
    4.将dom树转化为xpath可以解析的InputSource
    5.用xpath进行解析

     代码暂不演示。
     补充:
     1.如果要使用文件保存,可利用线程名来命名文件,避免出现IO异常。另外可将流直接转化为String,再将String转化流供Jtidy处理。
     2.如果服务器为IBM AIX,则要注意啦,在此机器下虽经Jtidy处理,但是仍然有些标签不会封闭,没有封闭的标签Xpath是会出现解析异常的。
     3.AIX对某些标签的处理和windows及linux不同,需要多加注意。有些标签在windows下解析没问题,但是在AIX下就会出问题。
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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