Do not resolve DTD files when dom4j read xml file

dom4j,最新版本2.1.3 Dom4j是一个易用的、开源的库,用于XML,XPath和XSLT。它应用于Java平台,采用了Java集合框架并完全支持DOM,SAX和JAXP。解析xml的dom4j,最新版本2.1.3。各大开源软软件使用最广泛 立即下载

"dom4j, dtd, EntityResolver, 未找到外部实体, 慢"

Using dom4j to read xml file, it always resolve external or internal DTDs, then it makes reading slow or raise exception. I've found a way to resolve this.

Reading codes:

        SAXReader saxReader = new SAXReader(false);
        NullEntityResolver resolver = new NullEntityResolver();
        saxReader.setEntityResolver(resolver);
        Document document = saxReader.read(xmlFileName);

EntityResolver codes:

class NullEntityResolver implements EntityResolver {
    static String emptyDtd = "";

    static ByteArrayInputStream byteIs = new ByteArrayInputStream(emptyDtd.getBytes());

    public InputSource resolveEntity(String publicId, String systemId) throws SAXException, IOException {
        return new InputSource(byteIs);
    }
}

 

思博伦Spirent TestCenter创建单播流uni-stream Traffic Generator列表中会出现刚才创建的uni-stream,创建完成。通常测试情况下,主要对Ethenet II和IPv4 Header进行配置。(通常情况下,如果流配置比较规范,选择任意端口接收,也没问题。编辑uni-stream基本信息。配置本条流由STC哪个端口接收。 阅读详情

相关推荐

基于STM32与ESP8266的MQTT协议实现阿里云物联网平台远程LED控制

本文详细介绍了如何利用STM32单片机与ESP8266 Wi-Fi模块,通过MQTT协议连接阿里云物联网平台,实现远程控制LED灯的完整物联网项目。内容涵盖硬件连接、阿里云平台配置、MQTT协议与AT指令解析、STM32代码实战以及数据解析与调试技巧,为嵌入式开发者提供了一个清晰、实用的物联网入门实践指南。

svm4gardener的博客 791

Dom4J的Bug

Dom4J Bug!

Android菜鸟的专栏 824

DBeaver连接ClickHouse保姆级教程:从安装到成功测试(附驱动下载问题解决)

本文提供了一份详细的DBeaver连接ClickHouse实战指南,重点解决了驱动下载失败等常见问题。文章从环境准备、DBeaver安装讲起,详细阐述了手动配置ClickHouse驱动的可靠方案,并逐步指导完成连接配置与测试,最后介绍了基础操作与查询优化技巧,旨在帮助用户高效完成连接并快速上手使用。

pink的博客 878

maven 常见错误1:Cannot resolve symbol ‘dom4j‘

修改了dependecy但是程序仍旧显示找不到package。问题在于没有进行刷新依赖,刷新依赖就可以了。

a1607944055的博客 1161

Xilinx PCIe IP核示例工程仿真流程与关键任务解析

本文详细解析了Xilinx PCIe IP核示例工程的仿真流程与关键任务。通过搭建仿真环境、解读初始化日志,并深入剖析TSK_TX_MEMORY_WRITE_32等核心任务的TLP报文生成与交互过程,帮助开发者掌握PCIe IP核的仿真调试方法,为实际硬件设计提供可靠的验证基础。

weixin_28314575的博客 505

【可信数据空间-连接器技术架构设计方案】

一句话概括连接器是可信数据空间的“数据保镖”和“外交官”。连接器就是一个部署在你本地的软件代理,它代表你安全地对外提供数据服务,确保在共享数据价值的同时,牢牢守住数据的所有权和控制权。它是实现“数据可用不可见”这一理想的关键技术部件。一个生动的比喻:银行的金库和接待员想象一下,你的数据就是藏在银行金库里的黄金和钞票。金库(你的内部数据库): 绝对安全,外人绝对不能进。接待员(连接器): 坐在银行大厅里,负责与客户打交道。客户向接待员提出请求:“我想取1000元。

u014716614的博客 2267

DOM4J 不兼容的类型: JAVA.UTIL.LIST (ORG.DOM4J.NODE)无法转换为JAVA.UTIL.LIST(ORG.DOM4J.ELEMENT)

为了解决Dom4j解析xml出现非法反射异常的问题,方法见 Illegal reflective access by org.dom4j.io.SAXContentHandler ,使用Dom4j解析xml出现非法反射异常, 我把dom4j-1.6.1升级到了dom4j-2.1.3,然后代码中出现了dom4j 不兼容的类型错误 1.部分代码如下: //5.获取xml中所有的select节点 List<Element> selectElements = root.selectNodes("//

wswxy52188的博客 2337

【SAP】ABAP——ALV显示后选择数据操作

在ALV显示后,可全选、全不选或者选择几条数据进行发邮件、更新、下单等等操作。 在user_command中的实现方式如下: 方式一: FORM user_command USING ucomm LIKE sy-ucomm selfield TYPE slis_selfield. DATA: lr_grid TYPE REF TO cl_gui_alv_grid. DATA: lt_rows TYPE lvc_t_row WITH

Mona_1220的博客 4091

DOM4J 的使用

DOM4J的使用 vscode导包配置pom.xml &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;lt;groupId&amp;gt;dom4j&amp;lt;/groupId&amp;gt; &amp;lt;artifactId&amp;gt;dom4j&amp;lt;/artifactId&amp;gt; &amp;lt;version&amp

bZone 504

ROS 2在自动驾驶中的应用:感知节点开发

ROS 2在自动驾驶中的应用:感知节点开发 ,人工智能,计算机视觉,大模型,AI,本文围绕ROS 2在自动驾驶感知节点开发展开,介绍了ROS 2基础、感知节点开发流程,包括环境搭建、代码编写等,还阐述了常用传感器感知节点开发、多传感器融合,以及测试调试、性能优化、部署集成等内容,分析了开发面临的挑战与未来趋势,为相关开发提供了全面指导,涉及简单代码示例和概念解释。

不踩坑,不知道坑有多深;不总结,踩过的坑白踩。 14万+

【小白深度教程 1.3】使用 BP-Net 深度补全网络,进行 KITTI 稠密点云和图像融合(Depth Completion 实战)

在上一节中,我们展示了如何将从激光雷达获取的稀疏点云(深度)映射到图像。因此这篇论文我们尝试使用 Depth Completion(深度补全)技术,来将稀释的点云深度,补全为稠密深度。

2401_87064292的博客 1199

dom4j下的pull-parser冲突问题

一 问题 严重:Parse error in application web.xml file at [file:路径/WEB-INF/web.xml] org.xml.sax.SAXNotSupprotedException:not supported setting property http://xml.org/sax/properties/lexical-handler 二 原因 POI 使用 Apache XMLBeans,它在某些时候调用org.xml.sax.XMLReader..

长安 2141

统计学习导论(ISLR) 第四章分类算法课后习题

统计学习导论(ISLR) 参考资料: The Elements of Statistical Learning An Introduction to Statistical Learning 统计学习导论(ISLR)(二):统计学习概述 统计学习导论(ISLR)(三):线性回归 统计学习导论(ISLR)(四):分类 ISLR统计学习导论之R语言应用(二):R语言基础 ISLR统计学习导论之R语言应用(三):线性回归R语言代码实战 ISLR统计学习导论之R语言应用(四):分类算法R语言代码实战 统计学习导论

阿里云专家博主、数据科学领域优质创作者、统计er在读 2万+

java问题集锦

java问题 问题一:cxf 报错:prefix wsdp is not bound to a namespace 解决方法:删除多余的包 cxf-services-ws-discovery-api-3.1.4.jar services-ws-discovery-service-3.1.4.jar services-wsn-api-3.1.4.j...

zoro 508

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

关于Cannot resolve xxx的解决办法

有时候,我们明明没做其它什么配置,只是升级了某些依赖软件的版本,但是当我们下载依赖的时候,会出现Cannot resolve xxx的情况,即本地没有找到对应版本的依赖包。 常规解决办法如下: 1)检查idea设置里面的maven设置,查看相关maven的配置路径是否正确。 2)清除缓存并重启idea 很多时候重启可以解决一大部分问题 3)刷新pom文件 我遇到的问题用上面方案都不能解决,我的问题是: pom文件升级了某个开源软件,但是在reload项目的时候会报Cannot resolve

NoviceZ的博客 2万+

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

解决dom4j无法解析xml命名空间的问题

困扰我几周的dom4j无法解析xml命名空间的问题近日得以解决,如果这个问题也正在困扰你,看看下文也许能给你一些启发 xml文件----myXML.xml 代码

xymyeah 4408

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

meethigher-解决Maven依赖获取不到的问题

好多人使用idea安装maven依赖的时候,都会吐槽idea有bug、或者idea有bug。其实不然。 下面记录几个常见的问题。 镜像拉不到 像我们现在做三维地信的相关内容,java开发时,少不了使用geotools。 可以下载源码自己打包后,自己进行依赖的安装,如: mvn install:install-file -DgroupId=dom4j -DartifactId=dom4j -Dversion=2.1.3 -Dpackaging=jar -Dfile=dom4j-2.1.3.jar 但是ge

meethigher的博客 3970

(六) DOM4J

dom4j是一个Java的XML API,是jdom的升级,用来读写XML文件。 引入dom4j-2.1.1.jar包,并buildpath。 注意:使用DOM4J时,所有接口/类(Document、Element)等全部来源于org.dom4j包,使用DOM4J只能一层一层往下找。 操作参考网址:https://dom4j.github.io/ 案例一:查询所有联系人信息 @Test...

FionaCang的博客 479

Cannot resolve xxxx(依赖名):unknown

这个错误是:无法解析xxx(依赖名) 未知 情况一:没有指定版本号,比如我这个子项目引入lombok报错 原因就是父项目的父项目中dependencyManagement也没有做相关版本号声明,maven无法获取你的依赖版本号所以报的这个错误 我们可以在父项目的dependencyManagement中声明版本也可以直接在子项目中声明 情况二:这个情况复杂些即你的依赖版本号声明的没问题还是报了这个错误,那你直接去去本地的Maven仓库去检查,如果是这样的 就是.jar后面有个.lastUpdated后

wwwwwww31311的博客 9981

用maven驱动搜索dom4j异常,原因分析

在用dmo4j解析web.xml文件时候,在maven驱动管理网站搜索"dom4j",弹出的 标签为: <dependency> <groupId>dom4j</groupId> <artifactId>dom4j</artifactId> <version>1.6.1</version> ...

weixin_45235680的博客 4610

idea导入一个maven项目遇到Cannot resolve org. 和 java: error: invalid source release: 12

idea导入一个maven项目,包不存在以及无效jdk版本问题的解决方案

m0_65126403的博客 2449

Dom4j的下载安装(保姆级教程)

Dom4j的下载安装(保姆级教程)

xiaolong200915的博客 4146

maven系列--Could not resolve dependencies问题的解决

一、问题描述1.1 问题背景  在调用这两个第三方包时, import com.google.gson.JsonObject; import com.google.gson.JsonParser; 需要在maven的pom.xml文件中添加依赖。由于其他原因前后共添加了两个关于Json的依赖,如下: 1.<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.jso

高自强的博客 5万+

Springboot工程导入依赖失败:Cannot resolve org.xxx.xxx

在springboot项目导入依赖的时候,我们会导入失败,出现:Cannot resolve org.xxx.xxx的报错。这是因为在下载依赖的时候,可能网络等各种原因下载不完全,所以报错。 例如:Cannot resolve org.codehaus.jackson:jackson-mapper-asl:1.9.13,下面我以fastjson为例。 1.打开当前maven仓库存放jar包的地址,也就是repository目录。 如下图 2.进入repository,找到对应的jar包下载位置,例如fas

China_TomCat的博客 2万+

Maven 中的cannot Resolve情况

Maven Cannot reslove org.SpringFrame......

m0_54233076的博客 1万+

使用dom4j时出现的一个与目录相关的错误,及解决方法

使用dom4j时报错 java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException 在确保了Jaxen已经被引用的情况下出现了这个运行时错误,但是只在某个目录中出错,在其它目录中运行就没有出错。 原因:我使用的JCreator作为编辑工具,在jdk配置中,将此目录作为一个路径加入到了jdk Profile的Classes中。

sude的专栏 1116
上一篇: 问题:Required java version : 1.41......
下一篇: Delphi编写ActiveForm,TPopupMenu不能在同一进程的两个IE中正常显示的问题
流云土豆
博客等级 码龄22年 1粉丝 28原创
评论 4
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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