DOM4J 简介

最新推荐文章于 2024-04-26 10:38:46 发布
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分类专栏： 开源相关 文章标签： DOM4J 类继承关系
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本文详细介绍了DOM4J，一种用于解析XML文档的开源Java框架，包括其API接口的继承关系。

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DOM4J 是一种解析 XML 文档的开发源代码的 XML 框架。 DOM4J API 中的接口继承关系如图所示：


dom4j-2.0.3.zip
09-10
一、DOM4J简介 DOM4J是基于DOM模型的，但相比Java内置的DOM API，DOM4J更轻量级且易于使用。它支持XPath查询，提供了丰富的事件处理机制，并且与JDOM和XOM等其他XML库有良好的互操作性。DOM4J的2.0.3版本修复了一些...
Dom4j使用简介
02-21
Dom4j使用简介，日志 开发java必看，初级高级开发必看
Dom4j详解
itzyjr的专栏
02-03 2359
先来看看dom4j中对应XML的DOM树建立的继承关系（下图及API转自Here）    针对于XML标准定义，对应于图2-1列出的内容，dom4j提供了以下实现：    同时，dom4j的NodeType枚举实现了XML规范中定义的node类型。如此可以在遍历xml文档的时候通过常量来判断节点类型了。 常用API class org.dom4j.io.SAXR
dom4j学习总结
mmdev
02-25 206
一、Dom4j介绍 dom4j是由JDOM开发团队分裂后开发出来的包；在hibernate、JAXM中都使用了dom4j； 性能来说：Dom4j>JDom>JAXP; 二、dom4j API DocumentHelper类中有： (1)Document document = DocumentHelper.createDocument();//创建一个d...
JAVA（十九）Dom4j
weixin_47243236的博客
09-10 2850
DOM4J介绍 DOM4J是dom4j.org出品的一个开源的XML解析包。DOM4J应用于Java平台，采用lJava集合框架并完全支持DOM、SAX和JAXP。 DOM4J使用非常简单。只要了解基本的XML-DOM模型，就能使用。 Dom：把一个文档作为一个对象。 DOM4J最大的特点是使用大量的接口，他的主要接口都在org.dom4j里面定义。 接口名 定义 Atribute 定义了XML的属性 Branch 指能够包含字节点的节点。如XML元素（Element）和文档（Docum
Dom4j完整教程~DOM4J简介
小强快跑~~
03-04 2900
DOM4J是dom4j.org出品的一个开源XML解析包。DOM4J应用于Java平台，采用了Java集合框架并完全支持DOM，SAX和JAXP。 DOM4J使用起来非常简单。只要你了解基本的XML-DOM模型，就能使用。 Dom：把整个文档作为一个对象。 DOM4J最大的特色是使用大量的接口。它的主要接口都在org.dom4j里面定义： Attribute 定义了XML的属性。 Bran...
dom4j的使用
zslsh44的专栏
04-26 746
dom4j是一个基于Java的开源XML解析器，它提供了一种简单而灵活的方式来解析和操作XML文档。它使用了DOM（Document Object Model）模型，使开发者能够轻松地读取、写入和修改XML数据。
DOM4J简介
抛弃幻想，准备斗争
10-21 954
面试题：请解释DOM与SAX的区别？ DOM（Document Object Model,文档对象模型）：是W3C定义的标记语言的标准操作， 在DOM操作之中需要将所有的标记转换为DOM树进行处理，并且使用DOM可以实现数据的读取与修改功能。 SAX（Sample API for XML,简单XML解析工具）：采用顺序式的方式进行文档数据的读取，本身适合于读取 大型数据，但是SAX不允许修改文档。...
dom4j简介及解析xml案例
inexaustible的博客
09-15 1200
dom4j简介及解析xml案例
Java dom4j类简介说明
qq_25073223的博客
08-06 415
Java dom4j类简介说明
dom4j java_DOM4J
weixin_36054508的博客
02-22 1168
1 dom4j介绍dom4j是一个Java的XML API，类似于jdom，用来读写XML文件的。dom4j是一个非常非常优秀的Java XML API，具有性能优异、功能强大和极端易用使用的特点，同时它也是一个开放源代码的软件，可以在SourceForge上找到它。在IBM developerWorks上面可以找到一篇文章，对主流的Java XML API进行的性能、功能和易用性的评测，dom4...
dom4j_dom4j1.6.1安装包_
10-03
DOM4J是一个强大的Java库，专门用于处理XML文档。它提供了灵活、高效的API，使得XML的解析、创建、查询和修改变得更为简单。在本文中，我们将深入探讨DOM4J 1.6.1版本的安装及其在Maven项目中的应用。 首先，DOM4J...
dom4j-2.1.4.jar
06-25
dom4j是一个Java语言的开源库，用于处理XML文档。它提供了一个简单易用的API，以便读取、写入、修改XML文件。dom4j广泛用于Java应用程序中，支持SAX和JAXP，能够与XML相关的各种解析器兼容。使用dom4j库时，开发者...
DOM4J jar包 xml解析 所有的dom4j-1.6.1 dom4j-2.0.2 dom4j-2.1.1包 导入直接使用
04-06
在项目中使用DOM4J时，只需将相应的jar包（如dom4j-1.6.1.jar、dom4j-2.0.2.jar或dom4j-2.1.1.jar）导入到类路径中，即可开始利用其功能处理XML文档。导入后，可以按照DOM4J提供的API进行编程，快速实现XML的读写...
基于Android开发的闯关类小游戏项目源码文档
07-23
随着人们生活水平的提高和科技的不断发展，以智能手机为代表的移动电子产品逐渐普及，基于移动平台的游戏市场潜力巨大，受到商业投资者的关注。Java语言的面向对象优势使得基于Android平台的益智类割绳子小游戏得以实现。该游戏采用Jbox2d物理引擎，该引擎源版本为C++编写，后扩展至Java，便于在Android平台使用。该游戏设计基于Jbox2d物理引擎，通过大量类与控件构建出丰富的游戏世界。论文介绍了系统开发背景与研究现状，分析了游戏中使用的类与框架，详细介绍了关键技术，并对游戏程序进行了测试。游戏操作简单，只需滑动屏幕，易于上手。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
材料科学中逆磁致伸缩效应对磁导率影响的研究及应用 v1.2
最新发布
07-23
内容概要：本文详细介绍了逆磁致伸缩效应的基本概念、原理及其导致的磁导率变化。首先解释了逆磁致伸缩效应的概念，即材料在外加磁场作用下发生的尺寸或形状变化。接着阐述了其原理，指出外部磁场使材料内部磁畴重新排列从而引起形变。然后讨论了应变如何导致磁导率的变化，强调了这一现象在制造高灵敏度传感器、执行器和微电子机械系统（MEMS）中的应用潜力。最后展望了该领域未来的研究方向和发展前景。 适合人群：从事材料科学研究的专业人士、对磁性材料感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解逆磁致伸缩效应及其应用的研究人员，旨在帮助他们掌握相关理论知识并探索实际应用场景。 其他说明：文中提到的技术和应用对于开发新型功能性器件有着重要意义，特别是在传感技术和微机电系统的进步方面。
工业自动化领域PLC远程监控调试：基于多线程Socket通讯与WIFI模块对接的技术实现
07-23
内容概要：本文详细介绍了如何利用多线程Socket通讯技术和WIFI模块实现对PLC（可编程逻辑控制器）的远程监控和调试。首先阐述了工业自动化背景下PLC远程监控的重要性和挑战，接着深入探讨了多客户端TCP中转服务器的设计与实现，包括Socket多线程并发通讯的具体应用，确保多个PLC设备能稳定地与远程监控系统相连。此外，还讨论了如何通过WIFI模块将PLC的串口数据传输到中转服务器，解决数据传输中的实时性、稳定性和安全性问题。最后，针对不同品牌的PLC设备及其配套硬件，提出了兼容性的解决方案，如设计适配器和驱动程序来支持各类串口服务器及TCP以太网转发器硬件。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要掌握PLC远程监控和调试技能的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对分布在广阔区域内的PLC设备进行集中管理和实时监控的企业环境。主要目标是提高PLC系统的可维护性、效率和可靠性，减少现场维护成本。 其他说明：文中提供的技术方案不仅限于理论探讨，还包括实际操作层面的内容，如具体的编码实现和硬件配置建议，有助于读者快速理解和应用。
Matlab环境下SIFT与Meanshift融合的视频目标识别与追踪技术
07-23
内容概要：本文详细介绍了在Matlab环境中，如何利用SIFT（尺度不变特征变换）算法和Meanshift算法进行视频中的目标识别与追踪。文中首先解释了两种算法的基本原理，接着阐述了它们的融合应用，即先用SIFT算法提取目标的关键点并生成描述符，再通过Meanshift算法计算目标在连续帧间的位移，实现精准追踪。此外，还提到了帧差分法的应用，通过对比相邻帧的差异来检测运动目标，进一步提升识别与追踪的效果。最后，通过对实际视频数据的测试验证了该方法的有效性。 适合人群：从事计算机视觉、图像处理领域的研究人员和技术开发者，尤其是那些希望深入了解SIFT和Meanshift算法及其在Matlab环境下的应用的人群。 使用场景及目标：适用于智能视频监控系统的设计与开发，旨在提高目标识别与追踪的准确性和鲁棒性。通过融合多种算法，可以在复杂多变的环境中实现高效的目标检测和持续跟踪。 其他说明：文中提供的Matlab代码示例展示了具体的实现步骤，有助于读者更好地理解和实践相关技术。
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