JavaScript 处理XML学习笔记

本文介绍了XML在浏览器中的处理,包括DOMLevel2和DOMLevel3对XML文档的创建与操作,DOMParser用于XML解析,XMLSerializer用于序列化DOM,以及XPath在DOM中的应用。此外,还提及了浏览器对XSLT的非标准支持。重点讨论了在JavaScript中处理XML的常用方法和浏览器之间的差异。

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处理XML

浏览器对XML DOM的支持

在正式标准问世前,很多浏览器就开始实现自己的XML解析方案,不同浏览器对标准的支持不仅有级别上的差异,也有实现上的差异;DOM Level 3增加了解析和序列化的能力;在DOM Level 3制定完成时,大多数浏览器也已实现了自己的解析方案

DOM Level 2 Core

12章中所述,DOM Level 2 增加了document.implementation的createDocument()方法,用于创建XML文档

let xmldom = document.implementation.createDocument(namespaceUrl, root, doctype);

在js中处理XML时,root参数通常只会用一次,因为这个参数定义的是XML DOM中document的标签名;namespaceUrl参数用的更少,因为在js中很难管理命名空间;doctype参数则更少用,所以我们一般我们这么创建:

let xmldom = document.implementation.createDocument("", "root", null);
//创建标签名为<root>的新XML文档

let child = xmldom.createElement('child');
xmldom.documentElement.appendChild(child);

检查浏览器是否支持DOM Level 2 XML,可以使用如下方法:

let hasXmlDom = document.implementation.hasFeature('XML', '2.0');

DOMParser类型

该类型实例可用于把XML解析为DOM文档;先创建实例,然后调用parseFromString()方法;该方法接收两个参数:要解析的XML字符串和内容类型(始终应该是“text/html”),返回值是Document的实例

let parser = new DOMParser();
let xmldom = parser.parseFromString("<root><child></root>", "text/xml");

xmldom.documentElement.tagName;	//"root"
xmldom.documentElement.firstChild.tagName;	//"child"

得到的对象可以使用DOM方法与其交互

DOMParser只能解析格式良好的XML,因此不能把HTML解析为HTML;发生解析错误时,不同浏览器处理机制不一样,最好使用try/catch来判断是否发生错误,如果没有错误则通过getElementsByTagName()方法查找文档中是否有<parsererror>元素

XMLSerializer类型

该类型实例用于把DOM文档序列化为XML字符串;先创建实例,然后把文档传给serializeToString()方法

let serializer = new XMLSerializer();
let xml = serializer.serializeToString(xmldom);
console.log(xml);	//打印结果看起来有点困难,因为格式不好

XMLSerializer能够序列化任何有效的DOM对象,包括个别节点和HTML文档,在把HTML文档传给serializeToString()时,这个文档会被当成XML文档,得到的结果是格式良好的

传入上述方法非DOM对象,会导致抛出错误

浏览器对XPath的支持

XPath是为了在DOM文档中定位特定节点而创建的,它对XML处理很重要

DOM Level 3 XPath

该规范定义了接口,用于在DOM中求值XPath表达式;要确定浏览器是否支持DOM Level 3 XPath,使用以下代码:

let supportsXPath = document.implementation.hasFeature('XPath', '3.0');

在这个规范中最重要的两个类型是:XPathEvaluator和XPathResult

前者用于在特定上下文中求值XPath表达式,包含三个方法:

​ createExpression(expression, nsresolver),根据XPath表达式以及相应的命名空间计算得到一个XPathExpression,这是查询的编译版本

​ createNSResolver(node),基于node的命名空间创建新的XPathNSResolver对象;当对使用名称空间的XML文档求值时,需要XPathNSResolver对象

​ evaluate(expression, context, nsresolver, type, result),根据给定的上下文和命名空间对XPath进行求值,其他参数表示如何返回结果

Document类型通常是通过XPathEvaluator接口实现的,因此可以创建XPathEvaluator的实例,或使用Document实例上的方法

使用最频繁的方法是:evaluate(),该方法接收五个参数:XPath表达式、上下文节点、命名空间解析器、返回的结果类型、XPathResult对象(用于填充结果,通常是null,因为结果也可能是函数);第三个参数只在XML代码使用XML命名空间的情况下有必要,如果没有使用命名空间,这个参数也应该是null;第四个参数可以是十个值(参考红宝书p697)

返回的XPathResult对象上有相应的属性和方法用于获取特定类型的结果

单个节点结果
简单类型结果
默认类型结果

以上三条参考红宝书p698

命名空间支持

对于使用命名空间的XML文档,必须告诉XPathEvaluator命名空间信息,才能进行正确的求值

第一种方法是通过createNSResolver()方法创建XPathNSResolver对象,该方法接收一个参数:包含命名空间定义的文档节点;然后这个对象就可以在evaluate()方法使用

第二种方法是定义一个接收命名空间的前缀并返回相应的URL的函数

let nsresolver = xmldom.createNSResolver(xmldom.documentElement);
let result = xmldom.evaluate("wrox:book/wrox:author", xmldom.documentElement, nsresolver, ..., null);

let nsresolver = function(prefix) {
    switch(prefix) {
        case "wrox": return "http://www.wrox.com/";
    }
}
let result = xmldom.evaluate("wrox:book/wrox:author", xmldom.documentElement, nsresolver, ..., null);

浏览器对XSLT的支持

可扩展样式表语言转换(XSLT)是与XML相伴的一种技术,可以利用XPath将一种文档转换为另一种文档表示

因为正式的DOM没有涵盖它,没有正式API,各个浏览器都有自己的实现方式

所以这里不过多介绍,详情查看红宝书p701

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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