js读取xml

解析XML数据格式与前端JS脚本代码应用

XMl数据格式如下:


<?xml version="1.0" encoding="gb2312"?>
<root>
<item>
<name>刘亦菲</name>
<url>MingXing/LiuYiFei.htm</url>
<color>7A9D4B</color>
</item>
<item>
<name>蔡依林</name>
<url>MingXing/CaiYiLin.htm</url>
<color>FD0000</color>
</item>
<item>
<name>张娜拉</name>
<url>MingXing/ZhangNaLa.htm</url>
<color>7A9D4B</color>
</item>
<item>
<name>张韶涵</name>
<url>MingXiang/ZhangShaoHan.htm</url>
<color>0000FF</color>
</item>
<item>
<name>张靓颖</name>
<url>MingXing/ZhangLiangYin.htm</url>
<color>7A9D4B</color>
</item>
<item>
<name>李宇春</name>
<url>MingXing/LiYuChun.htm</url>
<color>7A9D4B</color>
</item>
<item>
<name>徐若瑄</name>
<url>MingXing/XuLuXuan.htm</url>
<color>FD0000</color>
</item>
</root>

前端JS脚本代码如下:
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var cdsales=new ActiveXObject("Microsoft.XMLDOM"); //创建XmlDom对象
cdsales.async=true; //使用异步加载
cdsales.onreadystatechange=LoadedSales;
function LoadedSales()
{
    var txt="";
    if(cdsales.readyState==4)
    {
        if(cdsales.parseError.errorCode != 0)
        {
            txt="";
        }else{
            var bi=cdsales.documentElement.selectNodes("item");
            if(bi!=null&&bi.length>0)
            {
                for(var i=0;i<bi.length;i++)
                {   
                    txt+="<li>·<a href="+bi[i].childNodes[1].text+" style=color:"+bi[i].childNodes[2].text+">"+bi[i].childNodes[0].text+"</a></li>";
                }
            }else{
                txt="";
            }
        }
    }else{
        txt="";
    }   
    sales.innerHTML=txt;
}
function LoadSalesDoc()
{
    var Url="/XML/Hot.xml";
    cdsales.load(Url);
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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