tinyxml

最新推荐文章于 2024-12-02 22:44:31 发布
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tinyxml2的入门教程
ReLesEason的博客
07-24 1780
xml 是一种标记型文档，有两种基本解析方式：DOM(Document Object Model，文档对象模型)和SAX(Simple APIs for XML，简单应用程序接口)。DOM 将 xml 文档全部内容解析成一个对象模型树，通过对这个对象模型进行操作来实现对数据的操作。优点：– 解析成树的结构对象，可以实现增删改操作缺点：– 当 xml 文件过大时，比较占用内存SAX 以事务为驱动，对 xml 文档从上之下，一行一行解析，当解析到事务对象则返回。
C++库TinyXml2
02-27
TinyXml2是一个小型的C++库，专为XML解析而设计。它支持解析、创建、修改以及保存XML文档。作为一个轻量级的工具，它不需要外部依赖，只需要标准的C++库就可以运行。它的设计目标是尽可能简洁和易用，但它并不支持...
TinyXML
weixin_43530064的博客
09-18 812
文档对象操作 从文件加载 #define XMLFILE "./config.xml" TiXmlDocument XmlDoc = TiXmlDocument(XMLFILE); if(XmlDoc.LoadFile()) { //加载成功 to do ... //doc.Print(); } else { if(XmlDoc.Error() == true) { string str
tinyXML2
wyh3185780的博客
07-07 1333
TinyXML-2 是一个简单，小型，高效的 C ++ XML 解析器，可以轻松集成到其他程序中，直接引用源文件的话只需要包含两个文件（h 和 cpp）TinyXML-2 解析 XML 文档，并以此为基础构建可读取，修改和保存的文档对象模型（DOM）。XMLDocument 是 TinyXML2 的核心对象，用于表示整个 XML 文档。它可以用于解析 XML 文件或从头开始创建新的 XML 文档。XMLElement 表示 XML 文档中的元素。每个元素可以包含其他元素、属性和文本内容。XMLElement
tinyxml2
m0_60274660的博客
01-17 1708
wu
tinyxml使用
许浑的博客
06-10 532
tinyxml使用 http://www.grinninglizard.com/tinyxml/ https://sourceforge.net/projects/tinyxml/ GitHub：leethomason/tinyxml2 在线文档：TinyXml Documentation tinyxml 下载 tinyxml_2_6_2.zip 文档：tinyxml_2_6_2.zip/tinyxml/docs/index.html
TinyXML使用方法
weixin_43124720的博客
09-23 5190
TinyXML 使用说明 　　TinyXML是一个C++的XML解析库，网上的评价都不错，是一个轻量级的XML解析库。关于TinyXML使用的文章有很多，而且官方也有完整的文档，这里只是简单把自己使用记录写下来，方便以后查阅。 　　     一个XML文档例子：（文章后面会把这个XML当作例子使用）   　<!-- test.xml --> <Persons> <P...
tinyxml 代码解读
hjjdebug的专栏
11-14 610
tinyxml 是开源c++软件， 递归代码的特点: 易写易读难调.
TinyXml使用
Quellaaa的博客
07-15 651
step0：TinyXML的一些类 下面介绍TinyXML的一些类。在TinyXML中，根据XML的各种元素来定义了一些类： TiXmlBase：整个TinyXML模型的基类。 TiXmlAttribute：对应于XML中的元素的属性。 TiXmlNode：对应于DOM结构中的节点。 TiXmlComment：对应于XML中的注释 TiXmlDeclaration：对应于XML中的申明部分，&l...
TinyXML2的一些用法
m0_51830537的博客
12-02 1575
功能：获取当前元素的下一个同级元素。功能：获取元素的第一个子元素。返回值：指向文本内容的字符串指针，如果没有文本内容返回 nullptr。返回值：指向下一个同级元素的指针，如果没有找到返回 nullptr。返回值：指向属性值的字符串指针，如果属性不存在返回 nullptr。返回值：指向第一个子元素的指针，如果没有找到返回 nullptr。返回值：指向根元素的指针，如果没有根元素返回 nullptr。参数：name 是可选参数，表示同级元素的名称。参数：name 是可选参数，表示子元素的名称。
tinyxml2 version 9.0.0下载地址
08-20
TinyXML2是一个小型、快速且易于使用的XML解析库，主要用于C++编程。版本9.0.0是该库的一个更新版本，提供了最新的功能和错误修复。在这个版本中，开发者可以期待更加稳定和优化的XML处理性能。 TinyXML2的设计目标...
tinyxml2.h tinyxml2.cpp文件
04-07
TinyXML-2，通常以tinyxml2库的形式存在，是一个轻量级的C++库，专门用于解析和操作XML文档。这个库由李·斯坦普（Lee Stemp）开发，设计简洁，易于集成到各种项目中，特别是对于嵌入式系统和资源有限的环境。在给定...
XML解析工具- TinyXML2 -源代码 - C++
02-10
TinyXML-2 是一个简单、小型、高效的 C++ XML 解析器，可以被轻松集成到其他程序中。它使用文档对象模型（DOM）的方式解析XML，可解析 XML 文档，并根据该文档构建可读取、修改和保存的文档对象模型。 作为XML解析...
已编译好的tinyxml2库.rar
07-12
TinyXML-2，通常简称为tinyxml2，是一个轻量级的C++库，用于解析和操作XML（可扩展标记语言）文档。这个压缩包"已编译好的tinyxml2库.rar"包含了编译后的库文件，使得开发者可以直接在他们的项目中使用，而无需自己...
河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c6dc15a4b89c 河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
电动汽车充电设施：15kW充电桩电源模块与三相电源电路设计详解
08-08
15kW充电桩电源模块的设计细节及其三相电源电路图。首先探讨了主电路采用的三电平结构以及IGBT选型和驱动设计的关键考量因素，如门极电阻的选择和驱动芯片FD6288的应用。接着讨论了主功率回路中电容阵列的作用和布局技巧，强调了PCB热设计的重要性，包括覆铜区域和散热过孔阵列的设计。此外，文章还涉及了滤波电感L1的参数计算方法和安全设计要点，如Y电容和MOV的正确选择。最后分享了一些实际调试的经验教训，提醒工程师们注意调试时的安全措施。 适合人群：从事电力电子、充电桩设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：帮助读者深入了解15kW充电桩电源模块的具体设计思路和实现方法，掌握相关硬件设计的关键技术和注意事项，提高实际项目中的设计水平。 其他说明：文中提供了大量实用的设计经验和调试技巧，有助于避免常见错误并优化设计方案。
基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
08-08
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求，如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发，提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计，包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程，如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试，发现并解决潜在问题，同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案，包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析，找出问题的根源并
【深度学习与时间序列预测】Python实现基于GWO-CNN-BiLSTM-Attention灰狼优化算法（GWO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制进行多变量多步
08-08
内容概要：本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法（GWO）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题，通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力，实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估，还包括了GUI界面的设计与实现。此外，文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标：①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域；②提升多变量多步时间序列预测精度，优化资源调度和风险管控；③实现自动化超参数优化，降低人工调参成本，提高模型训练效率；④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力，促进智能决策支持应用。 阅读建议：此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析，还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此，在学习过程中，建议结合理论与实践，逐步理解各个模块的功能和实现细节，并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时，注意数据预处理的重要性，合理设置模型参数与网络结构，控制多步预测误差传播，防范过拟合，规划计算资源与训练时间，关注模型的可解释性和透明度，以及持续更新与迭代模型，以适应数据分布的变化。
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