SAX和DOM解析的比较

在针对XML文档的应用编程接口中,最主要的有W3C制定的DOM(Document Object Method,文档对象模型)和由DavidMegginson领导的SAX(SimpleAPI for XML,用于XML的简单API)。

SAX和DOM在实现过程中,分别侧重于不同的方面以满足不同的应用需求。DOM为开发基于XML的应用系统提供了便利。它通过一种随机访问机制,使得应用程序利用该接口可以在任何时候访问XML文档中的任何一部分数据,也可以对XML文档中的数据进行插入、删除、修改、移动等操作。在DOM中,文档的逻辑结构类似一棵树。文档、文档中的根、元素、元素内容、属性、属性值等都是以对象模型的形式表示的。DOM的优点在于它在内存中保存文档的整个模型。这使得能以任何顺序访问XML元素。然而,对于大型文档来说,这样做可能不方便。因为它可能会用尽内存,或者当系统达到了它的极限时,机器的性能将

会慢下来。

SAX提供了一种对XML文档进行顺序访问的模式,这是一种快速读XML数据的方式。SAX接口是事件驱动的,当使用SAX分析器对XML文档进行分析时,就会触发一系列事件,并激活相应的事件处理函数,从而完成对XML文档的访问。SAX处理XML的方式与DOM不同。SAX解析器不是将DOM树解析和表现为输出,它是基于事件的,所以在XML被解析时,事件被发送给引擎。SAX可以在文档的开始接收事件,也可以接收文档中的元素。使用这些事件可以构建一种结构。因为SAX没有把XML文档完全地加载到内存中,所以需要的系统资源较少,是一个分析大型XML文档的高效API。缺点是编写SAX比编写DOM复杂,这因为首先必须实现通知接口并维护状态,其次SAX不允许对文档进行随机访问,也没有提供像DOM那样的修改功能。

比较而言,DOM和SAX各有自己的应用场合。DOM适用于处理下面的问题:解析比较小的XML文件;需要对文档进行修改;需要随机对文档进行访问。SAX适于处理下面的问题:对大型文档进行处理;只需要文档的部分内容;只需要从文档中得到特定信息。

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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