dom4j解析XML文件

JavaWeb系列四: XML 和 DOM4J xml学习 阅读详情

导入dom4j.jar包

  该包需要你去下载。

  创建xml文件

  XMLWriter writer = null;// 声明写XML的对象

  OutputFormat format =

  OutputFormat.createPrettyPrint();

  format.setEncoding("utf-8");// 设置XML文件的编码格式

  String filePath = "F://student.xml";//保存xml文件路径

  File file = new File(filePath);

  Document _document = DocumentHelper.createDocument();

  Element _root = _document.addElement("学生信息");//----------根

  Element student = _root.addElement("学生");

  Element _id = student.addElement("编号");

  _id.setText("001");

  Element _name = student.addElement("姓名");

  _name.setText("灰机");

  Element _age = student.addElement("年龄");

  _age.setText("18");

  for(int i=0;i<5;i++) {

  Element _student = _root.addElement("record");

  _student.addAttribute("sid", "00"+i);

  _student.addAttribute("phone", "1100"+i);

  }

  try

  {

  writer = new XMLWriter(new FileWriter(file), format);

  writer.write(_document);

  writer.close();

  } catch (IOException e) {

  e.printStackTrace();

  }

  System.out.println("操作结束! ");

  生成结果图:

  

  读取xml文件

  SAXReader reader = new SAXReader();

  String filePath = "f://student.xml";

  File file = new File(filePath);

  Document document;

  try {

  document = reader.read(file);

  Element root = document.getRootElement();// 得到根节点

  /*Element database = (Element)root.selectSingleNode("//学生信息/学生");

  List list = database.elements(); //得到database元素下的子元素集合

  for(Object obj:list){

  Element element = (Element)obj;

  //getName()是元素名,getText()是元素值

  System.out.println(element.getName()+": "+element.getText());

  }*/

  List nodes = root.elements("学生");

  for (Iterator it = nodes.iterator(); it.hasNext();) {

  Element elm = (Element) it.next();

  for(Iterator it2=elm.elementIterator();it2.hasNext();){

  Element elel=(Element)it2.next();

  System.out.println(elel.getName()+":"+elel.getText()+":");

  }

  }

  for (Iterator i = root.elementIterator("record"); i.hasNext();) //对所有record子节点进行遍历

  {

  Element student = (Element) i.next();

  //if (student.attributeValue("sid").equals("001")) //如果record属性sid的值等于001

  for(Iterator it= student.attributeIterator();it.hasNext();)//获取record节点的所有属性

  {

  Attribute attribute = (Attribute) it.next();

  String name=attribute.getName();//获取属性名

  String text=attribute.getText();//获取属性值

  System.out.println(name + " :"+text);

  }

  }

  } catch (DocumentException e) {

  e.printStackTrace();

  }

  本篇文档便于可读,所以采用对照式编码格式。

近几年预训练语音大模型汇总 语音大模型研究近年来取得显著进展,主要包括wav2vec 2.0(2020)、HuBERT(2021)、WavLM(2022)、Data2Vec(2022)、Whisper(2023)等代表性工作。这些模型采用自监督学习框架,通过掩码预测、对比学习等策略在大规模语音数据上预训练,可有效应用于语音识别、情感分析、疾病检测等下游任务。其中wav2vec 2.0首次将对比学习引入语音领域,Whisper通过68万小时弱监督数据实现强大的跨语言能力。这些突破为低资源语音任务提供了通用特征提取方案,推动了医疗语音分析 阅读详情

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