XML.转换XML的工具.XSLT

XSLT Apply:深入解析XSLT在XML转换中的应用 XSLT,全称为可扩展样式表语言转换,是一种基于XML的语言,用于将XML文档转换成其他格式,如HTML、文本、PDF等。它属于XSL家族,包括XSL-FO(格式化对象)和XSLT两种主要语言。XSLT通过定义一系列转换规则,将源XML文档转换为指定的目标文档。XSLT作为一种强大的XML转换工具,在XML数据处理和转换中具有广泛的应用。通过本文的介绍,读者可以全面了解XSLT在XML转换中的应用,为实际项目开发提供有益的参考。 阅读详情
  • eXtensible Stylesheet Language Transformations
  • 本身是XSL规范的一部分,专门用于对XML的树型数据进行重组转换,并可以以各种格式输出

示例

//hello.xml
<?xml version="1.0">
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="hello.xslt"?>
<message>hello</message>
//hello.xslt
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xsl:stylesheet version="2.0" xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform">
    <!-- transform the input root -->
    <xsl:template match="/">
        <html>
            <body>
                <h1>
                    <xsl:value-of select="message"/>
                </h1>
            </body>
        </html>
    </xsl:template>
</xsl:stylesheet>
//output
<html>
    <body>
        <h1>hello</h1>
    </body>
</html>
  • XML文档中告诉解析器可以用一个XSLT来进行转换
  • XSLT文档,本身其实就是一个XML文档,但XSLT的根元素必须是“http://www.w3.org/1999/XSL/Transform”命名空间中的stylesheet元素
  • 浏览器如果打开XML文件,会发现XML可以被一个XSLT规则来转换,所以就转换,于是显示的就是转换后的内容,即output
  • 在XSLT中定义了一个模板,match=”/”匹配的是文档节点,即作为整个转换工作的入口,类似main函数

模板

模板用来匹配XML中的节点并对匹配的节点做转换

模板的声明
<xsl:template 
match=Pattern name=QName mode=QName priority=Number as=Sequence-type>
<!-- other xsl elements and literal result elements -->
......
</xsl:template> 
  • match用于选取匹配的节点,是一个相对或绝对的XPath
  • name为模板的名字,可以通过name来调用
  • mode可以进一步区分有相同name的模板
  • priority用于对可以用于同一个节点的模板间区分优先级,值大优先
  • as为该模板的返回类型,一般无须指定,表示可以输出任何内容
模板的调用

1、xsl:apply-templates

<xsl:template match="/">       模板 1
    <xsl:apply-templates/>
</xsl:template>
<xsl:template match="message"> 模板 2
    .....
</xsl:template>
  • xsl:apply-templates的广度优先调用
    • 在入口模板中调用了xsl:apply-templates,表面在文档节点下广度优先、逐层向下的遍历节点
    • 模板2采用了相对路径,意味着一旦遍历到一个message节点,这个模板就匹配上,就可以调用,对当前的message节点进行处理

语法

<xsl:apply-templates select=Expression mode=QName>
    ......
</xsl:apply-templates> 
  • select属性表示下面的遍历只遍历我select的节点,如
<xsl:apply-templates select="message"/>

那么就只会遍历所有的message节点并调用匹配该节点的模板来处理

  • mode属性用于匹配模板,对于符合该节点的模板同时还需要满足相同的mode才会被调用

2、xsl:call-template

<xsl:call-template name = qname>
  <!-- Content: xsl:with-param* -->
</xsl:call-template> 
  • call-template则是直接调用指定name的模板来处理

内置模板
  • 内置模板的作用,就是已经实现好了所有的遍历过程,而我们只需要写好相应的模板,内置模板就会在遍历的时候自动的调用我们写的模板来处理。
  • 对于我们没有编写模板来处理的节点,内置模板默认是输出其内容的
  • 如果不希望输出则一般需要我们写一个模板去覆盖内置模板的输出

XSLT转换功能
  • xsl:value-of 提取文本内容
    • 取指为一个XPath表达式
<xsl:value-of  select = expression /> 
  • xsl:text来输出文本内容
//xml
<message>
<subject>I</subject>
<predicate>Love</predicate>
<object>You</object>
</message> 
//xslt1
<xsl:template match="message">
    <xsl:value-of select="subject"/> 
    <xsl:value-of select="predicate"/> 
    <xsl:value-of select="object"/> 
</xsl:template> 
//output1
ILoveYou
//xslt2
<xsl:template match="message">
    <xsl:value-of select="subject"/><xsl:text> </xsl:text>
    <xsl:value-of select="predicate"/><xsl:text> </xsl:text>
    <xsl:value-of select="object"/> 
</xsl:template> 
//output2
I Love You
  • xsl:for-each来批量处理
<xsl:for-each  select = Expression>
    ...循环处理代码...
</xsl:for-each> 
  • xsl:sort对批量处理的内容进行排序
    • 这种批量处理可以是xsl:for-each,也可以是xsl:apply-templates
<xsl:sort  select = expression  data-type = { "text" | "number" | QName }
  order = { "ascending" | "descending" }  case-order = { "upper-first" | "lower-first" } /> 
  • xsl:if进行判断与分支
<xsl:if test = boolean-expression>
    ...条件满足时所执行的指令...
</xsl:if> 
//示例
<xsl:template match="Name">
    <xsl:if test="position()!=last()">      
        <li><xsl:value-of select="."/></li>
    </xsl:if>
</xsl:template>
  • xsl:choose、xsl:when、xsl:otherwise进行多分支
<xsl:choose>
    <xsl:when test=case1>
       ...
    </xsl:when>
    <xsl:when test=case2>
       ...
    </xsl:when>
    <xsl:otherwise>
       ...default...
    </xsl:otherwise>
</xsl:choose>
  • xsl:copy复制原节点,仅复制当前节点,不复制子元素和属性
<xsl:template match="@*|node()">
    <xsl:copy>
        <xsl:apply-templates select="@*|node()"/>
    </xsl:copy>
</xsl:template>
  • xsl:copy-of复制整个节点
<xsl:template match="/">
    <xsl:copy-of select="."/>
</xsl:template>
  • xsl:element 生成 XML 元素
<xsl:template match="message">
    <xsl:element name=“new-message">
        <xsl:vlaue-of select="."/>
    </xsl:element>
</xsl:template>
  • xsl:attribute生成属性
<xsl:template match="message">
    <xsl:copy>
        <xsl:attribute name="content">
            <xsl:value-of select="."/>
        </xsl:attribute>
    </xsl:copy>
</xsl:template> 
XSLT 总结 XSLT(可扩展样式表语言转换)是一种用于将XML文档转换为其他格式(如HTML、XML或文本)的语言。它由W3C推荐,是一种强大的工具,用于处理和转换结构化数据。XSLT通过使用XPath表达式来定位和操作XML文档中的元素和属性,从而实现转换。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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使用 XSLT 显示 XML

**XSLT 转换 XML 为 HTML 的实用指南 摘要:XSLT(可扩展样式表语言转换)是 W3C 标准技术,用于将 XML 数据转换为 HTML 等可显示格式。通过创建匹配 XML 结构的 XSLT 模板,可实现数据可视化、排序和过滤功能。 实施步骤: 创建结构良好的 XML 数据文件 编写 XSLT 文件定义转换规则(使用 xsl:template, xsl:for-each 等元素) 在 XML 中通过 <?xml-stylesheet?> 指令关联 XSLT 文件 浏览器自动应用转换

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XSLT 实例:掌握 XML 转换的艺术

XSLT 是一种用于转换 XML 文档的语言。它允许您定义一系列的规则,这些规则描述了如何将输入的 XML 文档转换为另一种格式。XSLT 使用 XPath(一种在 XML 文档中查找信息的语言)来定位和处理 XML 元素。

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木艮氵
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