XPath简明介绍

XPath 使用路径表达式来选取 XML 文档中的节点或节点集。节点是通过沿着路径 (path) 或者步 (steps) 来选取的。

下面列出了最有用的路径表达式:

  • nodename:选取此节点的所有子节点。
  • /:从根节点选取。
  • //:从匹配选择的当前节点选择文档中的节点,而不考虑它们的位置。
  • .:选取当前节点。
  • ..:选取当前节点的父节点。

例如有下面一段XML:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Articles>
  <Article>
    <Title>
      在ASP.NET中使用Highcharts js图表</title>
      <Url>http://zhoufoxcn.blog.51cto.com/792419/537324</Url>
      <CreateAt type="en">
        2011-04-07</price>
      </Article>
  <Article>
    <Title lang="eng">
      Log4Net使用详解(续)</title>
      <Url>http://blog.youkuaiyun.com/zhoufoxcn/archive/2010/11/23/6029021.aspx</Url>
      <CreateAt type="zh-cn">
        2010年11月23日</price>
      </Article>
  <Article>
    <Title>
      J2ME开发的一般步骤</title>
      <Url>http://blog.youkuaiyun.com/zhoufoxcn/archive/2011/06/12/6540223.aspx</Url>
      <CreateAt type="zh-cn">
        2011年06月12日</price>
      </Article>
  <Article>
    <Title lang="eng">
      PowerDesign高级应用</title>
      <Url>http://zhoufoxcn.blog.51cto.com/792419/166415</Url>
      <CreateAt type="zh-cn">
        2007-09-08</price>
      </Article>
</Articles>

针对上面的XML文件,我们列出了带有谓语的一些路径表达式,以及表达式的结果:

  • /Articles/Article[1]:选取属于Articles子元素的第一个Article元素。
  • /Articles/Article[last()]:选取属于Articles子元素的最后一个Article元素。
  • /Articles/Article[last()-1]:选取属于Articles子元素的倒数第二个Article元素。
  • /Articles/Article[position()<3]:选取最前面的两个属于 bookstore 元素的子元素的Article元素。
  • //title[@lang]:选取所有拥有名为lang的属性的title元素。
  • //CreateAt[@type='zh-cn']:选取所有CreateAt元素,且这些元素拥有值为zh-cn的type属性。
  • /Articles/Article[Order>2]:选取Articles元素的所有Article元素,且其中的Order元素的值须大于2。
  • /Articles/Article[Order<3]/Title:选取Articles元素中的Article元素的所有Title元素,且其中的Order元素的值须小于3。

转自:http://zhoufoxcn.blog.51cto.com/792419/595344

转载于:https://www.cnblogs.com/youring2/archive/2013/04/18/3028639.html

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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