使用XmlLite+WinHttp下载RSS

Android17车载音频进阶之H2XML定制Module(一百七十七) 目的:理解H2XML如何把Module接口和Key定义转换为ARC可用的元数据,并通过Graph、GKV、CKV和TKV驱动AudioReach用例配置。H2XML根据带注解的C头文件生成XML元数据。ARC使用这些元数据配置Module、Graph和参数,ACDB保存对应的Graph定义与Calibration数据,运行时由GSL和AML按Key Vector查询数据。H2XML负责生成配置所需的元数据,不负责执行CAPI Module中的算法。fill:#333;important; 阅读详情

我在优快云的第一篇Blog是关于XML,介绍使用MSXML的DOM API来处理XML。当时曾经说后续介绍另一种处理模式SAX,结果一晃过了很多年也没有写。实在是因为SAX模型太过麻烦,也没实际用过。SAX是够麻烦的,连.NET Framework都没有提供类似的API,而改为提供XmlReader/Writer。在非托管环境下,XmlLite提供了类似的XmlReader/Writer接口。

 

 

SAX和XmlReader一样,都是关于流式处理XML的。因为使用DOM API必须把整个XML文档首先加载了,这样会占用大量的内存,特别是xml文档很大的时候。那么,我们能不能一边读一边处理呢?这就是SAX和XmlReader要解决的。只是SAX采用Push的模式,而XmlReader采用Pull的模式。在Push的模式下,调用者是被动的等待通知(当前读到了什么位置)。而在Pull模式下,调用者控制着读取进程,当前读到了什么,要不要继续往下读。 在Pull模式下,程序流程更清晰明了。

 

 

为了更好的理解,试着使用XmlLite+WinHttp写了一个简单的RSS下载解析测试。

 

 

这里遇到的一个难题是,如果读到了不认识的Xml节点,想跳过怎么办?特别是,如果这个节点还包括更多的子节点怎么办?我的解决办法是,递归的读,直到遇到结束节点(EndElement)。具体请参见ReadElementToEnd函数。另外需要创建一个IMultiLanguage2对象,这样XmlLite就可以自动识别和转换GB2312编码的Stream了,因为默认只能处理UTF-8编码的。

 

 

 

XmlReader只能从IStream对象中读取数据,但是WinHttp并不提供这样的接口怎么办?于是自己构造一个IStream对象,只实现IStream的IUnknown接口和Read方法。

 

 

 

这样就搞定了,由XmlReader驱动WinHttp从网络上读取数据,边读边处理,绝不浪费多余的内存和带宽。

 

 

参考:

 

MSDN Magazine介绍XmlLite的文章

http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/cc163436.aspx

 

MSDN文档

http://msdn.microsoft.com/en-us/ms752872.aspx

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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