xpath学习

深入理解Xpath在HTML和XML中的应用
[size=large]学习HtmlUnit的时候,看到了Xpath,主要是用Xpath选择hml或者xml中的元素,

先给一段代码:

WebClient client = new WebClient(BrowserVersion.INTERNET_EXPLORER_8);
HtmlPage page = client
.getPage("http://218.75.208.250:8089/opac/jdjsjg.jsp");

这是获取到了HtmlPage。

List<DomeNode> nodeList = page.getByXPath("/table[@class='.xxtable']");


这里可以选择用Jsoup,即Document d = Jsoup.parse(p.asXml());
接下来用d.select.... 去获取相关的元素。


今天我主要说Xpath, 在W3cschool中学习的,

nodename 根据name查找所有的节点
/ 表示从根目录下搜索
// 在当前的目录下搜素,不管在什么位置
. 获取当前的节点
.. 获取父节点
@ 根据属性去获取节点


下面给几个事例:

/bookstore/book[1]
/bookstore/book[last()]
/bookstore/book[last()-1]
/bookstore/book[position()<3]
//title[@lang]
//title[@lang='eng']
/bookstore/book[price>35.00]
/bookstore/book[price>35.00]/title


* Matches any element node
@* Matches any attribute node
node() Matches any node of any kind

/bookstore/* Selects all the child nodes of the bookstore element
//* Selects all elements in the document
//title[@*] Selects all title elements which have any attribute


//book/title | //book/price Selects all the title AND price elements of all book elements
//title | //price Selects all the title AND price elements in the document
/bookstore/book/title | //price


[/size]
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
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