XCAPClient操作命令

本文深入解析了XML文档中的插入、覆盖与删除操作,详细介绍了使用xcapclient进行相关XML节点的获取、修改与删除的方法。通过实例代码展示了如何执行这些操作,包括如何覆盖节点值、插入新节点以及删除现有节点。
对XML文档的:
插入或者覆盖
xcapclient -i pres-rules.xml put
获取
xcapclient --app resource-lists get
xcapclient --app pres-rules get
xcapclient --app rls-services get
xcapclient --app xcap-caps get
删除
xcapclient --app resource-lists delete
xcapclient --app pres-rules delete
xcapclient --app rls-services delete

对XML节点:
获取
xcapclient --app resource-lists get '/resource-lists/list[@name="friends"]/entry[1]/display-name'
覆盖
xcapclient -i bill_display_name_fixed.xml put '/resource-lists/list[@name="friends"]/entry[1]/display-name'
如果需要插入新的元素,需要创建一个没有指向已有元素的节点选择器
xcapclient -i alice.xml put '/resource-lists/list[@name="friends"]/entry[1][@uri="sip:alice@example.com"]'
删除
xcapclient --app resource-lists delete '/resource-lists/list[@name="friends"]/entry[2]'

转载:http://blog.youkuaiyun.com/njchenyi/article/details/3583748
下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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