小试dom对xml的操作

本文提供了一个使用Java DOM API操作XML文件的示例程序。该程序包括读取XML文件、添加新的元素节点到XML文件中,并将修改后的XML保存到文件等功能。通过此示例可以了解如何使用DOM API进行基本的XML文件操作。
dom对xml的操作:
[code]
import javax.xml.parsers.*;
import javax.xml.transform.*;
import javax.xml.transform.dom.DOMSource;
import javax.xml.transform.stream.StreamResult;
import org.xml.sax.*;
import java.io.*;
import org.w3c.dom.*;

public class control implements java.io.Serializable {
private static String xmlStr="";
private static int index=3;
//private static final String PATH="file:///";

public control() {
}

public String getString(){
return xmlStr;
}

public static Document getDocument(String filename) throws Exception {
xmlStr="";
DocumentBuilderFactory dbf = DocumentBuilderFactory.newInstance();
// 设定解析的叁数
dbf.setIgnoringComments(true);
dbf.setIgnoringElementContentWhitespace(true);
DocumentBuilder db = dbf.newDocumentBuilder();
//导入XML文件
Document doc = db.parse(filename);
return doc;
}

public int addElement(Node node,String name,String sex,String age, String tel){


Element oRoot=((Document)node).getDocumentElement();

Element ename =((Document)node).createElement("name");
Text tname =((Document)node).createTextNode(name);
ename.appendChild(tname);

Element esex = ((Document)node).createElement("sex");
Text tsex = ((Document)node).createTextNode(sex);
esex.appendChild(tsex);

Element eage = ((Document)node).createElement("age");
Text tage = ((Document)node).createTextNode(age);
eage.appendChild(tage);

Element etel = ((Document)node).createElement("tel");
Text ttel = ((Document)node).createTextNode(tel);
etel.appendChild(ttel);

Element stu =((Document)node).createElement("student");
stu.setAttribute("id",Integer.toString(index));
index++;
stu.appendChild(ename);
stu.appendChild(esex);
stu.appendChild(eage);
stu.appendChild(etel);

oRoot.appendChild(stu);
save((Document)node);
if(stu==null) return 0;
return 1;
}

public void traverseTree(Node node) throws Exception {
if(node == null) {
return;
}
int type = node.getNodeType();

switch (type) {

// handle document nodes
case Node.DOCUMENT_NODE: {
xmlStr+="<tr>";
traverseTree(((Document)node).getDocumentElement());
break;
}

// handle element nodes
case Node.ELEMENT_NODE: {
String elementName = node.getNodeName();
if(elementName.equals("student")) {
xmlStr+="</tr><tr>";
}
NodeList childNodes =node.getChildNodes();
if(childNodes != null) {
int length = childNodes.getLength();
for (int loopIndex = 0; loopIndex <length ; loopIndex++)
{
traverseTree(childNodes.item(loopIndex));
}
}
break;
}

// handle text nodes
case Node.TEXT_NODE: {
String data = node.getNodeValue().trim();
if((data.indexOf(" ") <0) && (data.length()> 0)) {
xmlStr+="<td>"+data+"</td>";
}
}
}
}
//增加的保存操作
private void save(Document doc){
try{
TransformerFactory tFactory =TransformerFactory.newInstance();
Transformer transformer = tFactory.newTransformer();
DOMSource source = new DOMSource(doc);
StreamResult result = new StreamResult(new java.io.File("ok.xml"));
transformer.transform(source, result);
}catch(TransformerConfigurationException e)
{
e.printStackTrace();
}catch(TransformerException e)
{
e.printStackTrace();
}

}

public static void main(String []args){
control ctrl = new control();
try{
Document doc = ctrl.getDocument("ok.xml");
String name = "haha";
String sex = "female";
String age = "22";
String tel = "23256";

int i=ctrl.addElement(doc,name,sex,age,tel);
Element oRoot=(doc).getDocumentElement();
ctrl.traverseTree(oRoot);
String str = ctrl.getString();
System.out.println(str);

}catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
[/code]
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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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