libyang-Parsing Data

最新推荐文章于 2024-11-11 12:53:24 发布
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分类专栏： linux 文章标签： linux
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libyang 是一个数据解析库，支持XML和JSON格式。数据解析器不仅检查输入数据的语法，还进行语义验证。提供了lyd_parse_data()、lyd_parse_ext_data()、lyd_parse_op()和lyd_parse_ext_op()等函数来处理不同类型的实例树，包括配置数据、扩展数据、RPCs/actions和notifications。默认值和验证等功能也涵盖在内。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Data parser allows to read instances from a specific format. libyang supports the following data formats:

  • XML

    Original data format used in NETCONF protocol. XML mapping is part of the YANG specification (RFC 6020).

  • JSON

    The alternative data format available in RESTCONF protocol. Specification of JSON encoding of data modeled by YANG can be found in RFC 7951. The specification does not cover RPCs, actions and Notifications, so the representation of these data trees is proprietary and corresponds to the representation of these trees in XML.

While the parsers themselves process the input data only syntactically, all the parser functions actually incorporate the common validator checking the input data semantically. Therefore, the parser functions accepts two groups of options - Data parser options and

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libyang学习文档
Zzccxy的博客
09-20 6950
Libyang 学习 YANG模型 YANG是最初设计用于为NETCONF协议建模的语言。 YANG模块定义了可用于基于NETCONF的操作（包括配置，状态数据，RPC和通知）的数据层次结构。这允许在NETCONF客户端和服务器之间发送的所有数据的完整描述。虽然不在本规范的范围之内，但是也可以使用除NETCONF以外的协议。 YANG将数据的分层组织模型化为一个树，其中每个节点都有一个名称，...
libyang-Parsing YANG Modules
qq1337594525的博客
01-26 565
YANG module parsers allow to read YANG module from a specific format. libyang supports the following module formats: YANG Basic YANG schemas format described in RFC 6020 and RFC 7951 (so both YANG 1.0 and YANG 1.1 versions are supported). YIN A
libyang：YANG数据建模语言库
01-30
利阳 libyang是用C编写（并提供API）的YANG数据建模语言解析器和工具包。该库用于 ， ， 和项目中。 提供的功能 以YANG格式解析（和验证）模式。 以YIN格式解析（和验证）模式。 解析，验证和打印XML格式的实例数据。 解析，验证和打印JSON格式的实例数据（ ）。 使用实例数据进行操作。 支持实例数据中的默认值（ ）。 支持YANG扩展。 支持YANG元数据（ ）。 功能丰富的YANG工具。 当前的实现包括YANG 1.0（ ）和YANG 1.1（ ）。 分行 该项目使用2个主要分支master和devel 。 其他分支不应被克隆。 在master有最后一个正式发行版的文件。 在devel可以找到至少经过简短测试的任何最新改进和更改。 在每个新发行版中， devel都将合并为master 。 这意味着仅在使用稳定的正式发行版时，既可以使用master版，也可以下载特定发行版。 如果应该应用所有最新的错误修正，则使用devel分支。 请注意，无论何时创建新问题并将其发生在master分支上，第一个响应都可能是在进一步提供任何支持之前使用
code-reading-notes--libyang-1
weixin_33712987的博客
12-17 337
API struct lyd_node * lyd_parse_xml(struct ly_ctx *ctx, struct lyxml_elem **root, int options, ...) 思想：ctx是启动时加载的一堆数据树ly_tree,从配置文件中读取 。 　　 rooot 是char* data字符串转换成的xml_tree。(xml_tree =lys...
libyang学习.md
09-20
记录学习YANG模型以及libang的文档，上传保存
数据解析（Data Parsing）有什么作用？
candice931020的博客
06-01 1799
目前，常用的几种数据解析器都有它们各自的规则和功能，且大多数解析器都要求使用者掌握一定的基本技术知识，包括 Python 编程语言，Java 和其他编程语言，HTML 和 XML 脚本语言，SQL 和其他数据库语言互联网协议等。
libyang-YANG Modules
qq1337594525的博客
01-26 550
To be able to work with YANG data instances, libyang has to represent YANG data models. All the processed modules are stored in libyang context and loaded using parser functions. It means, that there is no way to create/change YANG module programmatically.
libyang 开源项目教程
gitblog_00593的博客
08-23 602
libyang 开源项目教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/libyang 1. 项目的目录结构及介绍 libyang 是一个用于解析和管理 YANG 模型的 C 库。以下是其主要目录结构的介绍： CMake/: 包含 CMake 构建系统的配置文件。 compat/: 包含一些兼容性代码。 doc/: 包含项目的文档，包括用户手册和 API 文档...
探索YANG数据建模语言的强大工具：libyang
gitblog_00007的博客
03-06 486
探索YANG数据建模语言的强大工具：libyang libyang YANG data modeling language library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/libyang ...
libyang-Context
qq1337594525的博客
01-26 407
The context concept allows callers to work in environments with different sets of YANG modules. The first step with libyang is to create a new context using ly_ctx_new(). It returns a handler used in the following work. Note that the context is supposed t
libyang-1.0-r3.tar.gz
12-16
libyang-1.0-r3.tar.gz
Netopeer2-master.zip
01-19
1、源代码来自于github网址上的netopeer工程。 2、此处主要为了方便广大程序爱好者进行下载研究。 3、netopeer2是第二代网络管理协议，利用libnetconf，libyang等库，是典型的c/s模式，通信协议为netconf协议。 4、由于项目中需要研究datastore的存储和订阅。所以选择此项目进行研究。引出了sysrepo数据库管理。
libyang-Manipulating Data
qq1337594525的博客
01-26 415
There are many functions to create or modify an existing data tree. You can add new nodes, reconnect nodes from one tree to another (or e.g. from one list instance to another) or remove nodes. The functions doesn't allow you to put a node to a wrong place
sysrepo 开发者指南（一个基于libyang与支持rpc的数据库）
weixin_43489394的博客
09-06 8140
sysrepo 开发者指南（一个基于libyang与支持rpc的数据库） 日志记录 默认情况下，所有 Sysrepo 日志记录都处于关闭状态。如果启用，日志消息有 3 种输出。它们可以写入stderr、由 处理syslog或简单地传递给回调。 请务必注意，启用 Sysrepo 日志记录也会修改libyang日志记录设置。错误消息被视为标准 Sysrepo 错误，其他严重性较低的消息完全隐藏。要更改此行为，只需在启用 Sysrepo 日志记录后调整libyang日志记录设置。 此外，几乎每个 Sysrepo
libyang-Data Instances
qq1337594525的博客
01-26 423
All the nodes in data tree comes are based on lyd_node structure. According to the content of the lyd_node.schema it can be cast to several other structures. In case the lyd_node.schema pointer is NULL, the node is actually opaq and can be safely cast to
libyang-Default Values
qq1337594525的博客
01-26 189
libyang provides support for work with default values as defined in RFC 6243. However, libyang context do not contains the ietf-netconf-with-defaults module on its own and caller is supposed to add this YANG module to enable full support of the with-defaul
libyang-XPath Addressing
qq1337594525的博客
01-26 466
Internally, XPath evaluation is performed on when and must conditions in the schema. For that almost a full XPath 1.0 evaluator was implemented. In YANG models you can also find paths identifying augment targets, leafref targets, and trivial paths in choic
【首发】在Windows下编译libyang库
qq_37331561的博客
11-23 1318
NETCONF和YANG的C语言第三库libyang的Windows版本编译。
libyang项目常见问题解决方案
gitblog_00356的博客
11-11 1110
libyang项目常见问题解决方案 libyang YANG data modeling language library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/libyang ...
face-parsing.PyTorch
最新发布
02-01
### 关于 Face-Parsing 使用 PyTorch 的项目、教程以及使用方法 Face-parsing 是计算机视觉领域的一个重要任务，涉及将图像中的面部区域分割成不同的语义部分。PyTorch 提供了一个强大的框架来实现这一目标。 #### 1. 面部解析的概念 面部解析旨在识别并标注人脸的不同组成部分，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术广泛应用于美容应用、虚拟试衣间等领域[^1]。 #### 2. 使用 PyTorch 实现 Face-Parsing 的基本流程 为了构建 face-parsing 应用程序，通常会遵循以下模式： - **数据准备**：收集带标签的人脸图片作为训练集。 - **模型设计**：选择合适的卷积神经网络架构（例如 U-Net 或 PSPNet），这些模型擅长处理像素级分类问题。 - **损失函数定义**：采用交叉熵或其他适合多类别分割的任务的损失函数。 - **优化器配置**：设置 Adam 等常用梯度下降算法参数。 - **评估指标设定**：计算 IoU (Intersection over Union)，Dice Coefficient 等评价标准以衡量性能。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image # 加载预训练模型 model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True) # 设置转换操作 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((512, 512)), transforms.ToTensor(), ]) def predict(image_path): img = Image.open(image_path).convert('RGB') input_tensor = transform(img) batch_input = input_tensor.unsqueeze(0) # 添加批次维度 with torch.no_grad(): output = model(batch_input)['out'][0] prediction = output.argmax(dim=0).byte().cpu().numpy() return prediction ``` 此代码片段展示了如何利用 PyTorch 中预先训练好的 DeepLabV3+ 模型来进行简单的预测工作流。 #### 3. 资源链接推荐 对于希望深入了解 face-parsing 和 PyTorch 结合使用的开发者来说，可以参考如下资源： - GitHub 上有许多开源项目提供了完整的 face-parsing 解决方案； - 官方文档和社区论坛也是获取最新进展和技术支持的好地方； - YouTube 及其他在线教育平台上有不少高质量的教学视频可供学习。
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