xpath here

#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <tchar.h>
#import <msxml6.dll>


// Macro that calls a COM method returning HRESULT value.
#define CHK_HR(stmt)        do { hr=(stmt); if (FAILED(hr)) goto CleanUp; } while(0)


void queryNodesSmart()
{
MSXML2::IXMLDOMDocumentPtr pXMLDom;
HRESULT hr = pXMLDom.CreateInstance(__uuidof(MSXML2::DOMDocument60), NULL, CLSCTX_INPROC_SERVER);
if (FAILED(hr)) 
{
printf("Failed to instantiate an XML DOM.\n");
return;
}


try
{
pXMLDom->async = VARIANT_FALSE;
pXMLDom->validateOnParse = VARIANT_FALSE;
pXMLDom->resolveExternals = VARIANT_FALSE;


if ( pXMLDom->load(L"data.xml") != VARIANT_TRUE)
{
CHK_HR(pXMLDom->parseError->errorCode);
printf("Failed to load DOM from stocks.xml.\n%s\n",
(LPCSTR)pXMLDom->parseError->Getreason());
}


// Query a single node.
MSXML2::IXMLDOMNodePtr pNode = pXMLDom->selectSingleNode(L"//stock[1]/*");
if (pNode)
{
printf("Result from selectSingleNode:\nNode, <%s>:\n\t%s\n\n",
(LPCSTR)pNode->nodeName, (LPCSTR)pNode->xml);
}
else
{
printf("No node is fetched.\n");
}


// Query a node-set.
MSXML2::IXMLDOMNodeListPtr pnl = pXMLDom->selectNodes(L"//stock[1]/*");
if(pnl)
{
printf("Results from selectNodes:\n");
for (long i = 0; i < pnl->length; i++)
{
pNode = pnl->item[i];
printf("Node (%d), <%s>:\n\t%s\n",
i, (LPCSTR)pNode->nodeName, (LPCSTR)pnl->item[i]->xml);
}
}
else
{
printf("No node set is fetched.\n");
}
}
catch (_com_error errorObject)
{
printf("Exception thrown, HRESULT: 0x%08x", errorObject.Error());
}


CleanUp:
return;
}


int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
HRESULT hr = CoInitialize(NULL);
if (SUCCEEDED(hr))
{
queryNodesSmart();
CoUninitialize();
}
return 0;


}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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