Xslt研究

作者研究XSLT后记录其优缺点。优点是结构简单易修改,能分离表现层和应用层,速度快且便于管理;缺点是无法动态提取数据格式化输出,技术较新未广泛应用,对部分数据格式支持不佳。最终作者决定暂时放弃,以后再研究。

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前些天,研究了一下Xslt,发现了很多优秀的地方值得学习,但是也发现一些问题,翻了一些资料也没能解决,或许是自己的方法不对,现在记录一下,老兄,以后别忘了再看看.

优点:
1.做为对xml的格式化输出,Xslt的结构简单,易于修改,可以完全分离表现层和应用层,
2.速度更快,这个我没有实验,但是从权威的文章上看到了人家的研究结果,我还需要自己实际验证,但在我自己的理解上,应该是在生成比如Tree的时候会快的比较明显,
3.便于管理.

缺点:
1.动态提取数据进行格式化输出的时候无法实现,例如:我需要显示id等于n的节点的所有数据,n并不确定,是客户端传过来的值,我找到的资料说可以写个函数在Xslt文件里,但是我实验了一下,不知道为什么,没有成功,值传不过去,非常纳闷中...
2.技术比较新,虽然已经几年了,但是我不知道为什么大多数的网站还没有大量过渡过来,可能是有一些问题.
3.Xml对一些数据格式支持不好,所以Xslt也无法格式化,比如各种时间格式等等

结果:我还是采用老办法吧,暂时放弃Xslt,以后有时间再研究一下,特此记录.

转载于:https://www.cnblogs.com/leeon/archive/2004/11/29/70332.html

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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