dom4j写xml

import java.io.*;
import org.dom4j.Document;
import org.dom4j.DocumentHelper;
import org.dom4j.Element;
import org.dom4j.io.OutputFormat;
import org.dom4j.io.XMLWriter;
public class Main {

    /**
     * @param args the command line arguments
     */
    public static void main(String[] args) {
        Document doc =  DocumentHelper.createDocument();
//创建数据指令对象
//doc.addProcessingInstruction("xml-stylesheet", "type = 'text/xsl' href = 'students.xsl'");

//处理指令没有执行
//Element root = doc.addElement("students");

//创建根元素

Element root = DocumentHelper.createElement("graph");
root.addAttribute("caption", "chinese");
root.addAttribute("xAxisName","Month");
root.addAttribute("yAxisName","Units");
root.addAttribute("decimalPrecision","0");
root.addAttribute("formatNumberScale","0");
doc.setRootElement(root);

String[] month={"Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun","Jul","Ago","Sep","Oct","Nov","Dec"};
String[] value={"Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun","Jul","Ago","Sep","Oct","Nov","Dec"};
String[] color={"Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun","Jul","Ago","Sep","Oct","Nov","Dec"};

for(int i=0;i<12;i++){
Element set=root.addElement("set");
set.addAttribute("name", month[i]);
set.addAttribute("value", value[i]);
set.addAttribute("color", color[i]);
}

OutputFormat opf = new OutputFormat(" ",true);
opf.setEncoding("UTF-8");


PrintWriter pw = new PrintWriter(System.out);
try {
// doc.write(pw);
// pw.close();
XMLWriter xmlw = new XMLWriter(opf);
xmlw.write(doc);


File file = new File("students.xml");
FileWriter fw = new FileWriter(file);
XMLWriter output = new XMLWriter(fw);
output.write(doc);
output.close(); 
        // TODO code application logic here
    }
catch(Exception ex)
{}

    }
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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