XML中DOCTYPE字段的解析

DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.

 

私有DTD

<!DOCTYPE root SYSTEM  "http://www.test.org/test.dtd" >

 

公共DTD

<!DOCTYPE html PUBLIC  "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN"

             "http://www.w3.org/TR/xhtml/DTD/xhtml1-transitional.dtd" >

 

公共DTD,DTD名称格式为"注册//组织//类型 标签//语言",

     "注册"指示组织是否由国际标准化组织(ISO)注册,+表示是,-表示不是.

     "组织"即组织名称,如:W3C;

     "类型"一般是DTD,

     "标签"是指定公开文本描述,即对所引用的公开文本的唯一描述性名称,后面可附带版本号。

     最后"语言"是DTD语言的ISO 639语言标识符,如:EN表示英文,ZH表示中文,

     在下面的地址有完整的ISO 639语言标识符列表:http://ftp.ics.uci.edu/pub/ietf/http/related/iso639.txt

 

例如:

<!DOCTYPE html PUBLIC  "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN"

             "http://www.w3.org/TR/xhtml/DTD/xhtml1-transitional.dtd" >

 

以!DOCTYPE开始,

     html是文档根元素名称,

     PUBLIC表示是公共DTD,

     后面是DTD名称,以-开头表示是非ISO组织 组织名称是W3C,EN表示DTD语言是英语,

     最后是DTD的URL

 

注意:虽然DTD的文件URL可以使用相对URL也可以使用绝对URL,但推荐标准是使用绝对URL.另一方面,对于公共DTD,如果解释器能够识别其名称,则不去查看URL上的DTD文件

 

参考文章地址:http://lz12366.javaeye.com/blog/725383

### PINN自适应损失权重的实现方法与原理 #### 自适应损失权重的重要性 传统物理信息神经网络 (PINN) 的损失函数各部分权重固定不变,这使得训练过程对不同损失项之间的相对重要性高度敏感。研究表明,这种固定的权重设置可能导致训练效率低下,并影响最终模型的表现[^1]。 #### IbPINNs 方法概述 为了克服这一局限,提出了自适应损失平衡物理信息神经网络 (IbPINNs),该方法旨在动态调整各项损失函数的权重,以提高求解复杂偏微分方程的能力。具体来说,在处理像Navier-Stokes这样的流体力学问题时,通过自动调节损失权重可以显著改善收敛速度和准确性[^2]。 #### 关键技术细节 - **全局自适应机制**:不同于传统的网格化离散方案,SA-PINN采用随机抽样的方式选取训练样本点,降低了所需的数据量并提高了灵活性。更重要的是,引入了一个随位置变化而改变其值的权重函数,允许某些特定区域内的重要特征得到更多关注[^4]。 - **自适应权重更新策略**:在每次迭代过程中,根据当前误差分布情况实时修改各个子目标(如 PDE 损失、边界条件等)对应的系数大小。这意味着那些难以满足的部分将会被赋予更高的优先级,直到整体残差达到最小为止[^3]。 ```python def update_weights(losses, current_epoch): """ 动态调整每类损失项的权重 参数: losses (dict): 各个损失项及其对应数值 current_epoch (int): 当前轮次 返回: updated_weights (dict): 更新后的权重字典 """ total_loss = sum(losses.values()) normalized_losses = {k: v / total_loss for k, v in losses.items()} # 计算新的权重分配 updated_weights = {} for key, value in normalized_losses.items(): alpha = 0.95 # 平滑因子 beta = math.exp(-current_epoch * 0.01) # 衰减率 updated_weights[key] = alpha * value + (1 - alpha) * beta return updated_weights ``` 此代码片段展示了如何基于现有损失比例以及训练进度来自动生成下一阶段适用的新权重集。平滑因子 `alpha` 和衰减速率 `beta` 控制着历史表现的影响程度及时变效应的程度。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值