C# XmlTextWriter to provide basic formating when writing to StringWriter

本文介绍如何使用C#中的XmlTextWriter将XML数据写入到字符串中,并控制输出格式,避免默认的格式化操作。通过设置Formatting属性为None,可以生成未格式化的XML字符串,这对于单元测试等场景非常有用。

In my previous post, I discuss how to write with XmlWriter to a String, that is a workable solution, however, it by default will generate the text formatted.

 

 

It is good to visual, but it does not fit on well when you try to do some unit test on it. 

 

Here is an seque example as how to control the formating like whether or not to indente the output string. remember the formating by XmlTextWriter is really meager/scant/modest.

 

 

 

here is the code:

 

 

[Test]
    public void Test_TextXmlWriter_to_String_Should_be_Valid()
    {

      // this example shows how to write to StringWriter with XmlTextWriter so that we can have 
      // a little control over the Indentation at least 

      using (var sw = new StringWriter())
      {
        using (var textWriter = new XmlTextWriter(sw))
        {
          textWriter.Formatting = Formatting.None;

          textWriter.WriteStartElement("Metrics");
          textWriter.WriteStartElement("Keys");
          textWriter.WriteStartElement("SessionID");
          textWriter.WriteAttributeString("Type", "System.String");
          textWriter.WriteString("{sessionId}");
          textWriter.WriteEndElement();
          textWriter.WriteEndElement();
          textWriter.WriteEndElement();

          textWriter.Flush();

        }

        Assert.AreEqual("<Metrics><Keys><SessionID Type=\"System.String\">{sessionId}</SessionID></Keys></Metrics>", sw.ToString());

      }

    }

 

 

 

Please read here for the article of C# XmlWriter write to String rather than Write to File .

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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