73、深入解析 XML:电子商务数据交换的利器

深入解析 XML:电子商务数据交换的利器

在当今数字化时代,网页、数据库与Web应用程序的交互方式多种多样。例如,在某些代码中,会使用Do While循环(第25行)来解析VenList记录集,并将数据输出到HTML页面,而第43行则用于关闭数据源连接。不过,这些仅仅是众多交互方式中的一部分,Web应用程序服务器所提供的功能远不止于此。

现代系统的需求不仅仅局限于开发支持Web的数据库应用程序,还要求应用程序之间以及与非Web系统之间能够进行有效的通信。这就需要一种基于标准格式的数据交换方式,而XML(可扩展标记语言)正是为此而生。

1. 电子商务与XML的诞生

企业利用互联网进行商业交易并整合数据,以提高效率和降低成本,这种交易被称为电子商务(e-commerce)。电子商务交易可分为企业对企业(B2B)和企业对消费者(B2C)两种类型,其中B2B交易更为常见。

在过去,通过网络传输的采购订单通常以HTML文档的形式存在。HTML标签主要用于描述网页的显示格式,如字体、标题样式等,但无法对订单的数据元素进行操作。例如,应用程序很难从HTML文档中提取订单号、日期、客户编号、产品代码、数量或价格等详细信息。

为了解决这一问题,XML应运而生。XML是一种元语言,用于表示和操作数据元素,旨在促进结构化文档(如订单和发票)在互联网上的交换。1998年,万维网联盟(W3C)发布了第一个XML 1.0标准定义,使XML成为真正独立于供应商的平台,迅速成为电子商务应用程序的数据交换标准。

2. XML的特点

XML具有以下重要特点:
- 可扩展性 :允许定义新

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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