XML指南——XML 語法

XML的語法規則既簡單又嚴格,非常容易學習和使用。
正因為如此,編寫讀取和操作XML的軟件也是相對容易的事情。



一個XML文檔的例子
XML文檔使用了自描述的和簡單的語法。
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<note>
<to>Lin</to>
<from>Ordm</from>
<heading>Reminder</heading>
<body>Don』t forget me this weekend!</body>
</note>


文檔的第1行:XML聲明——定義此文檔所遵循的XML標準的版本,在這個例子裡是1.0版本的標準,使用的是ISO-8859-1 (Latin-1/West European)字符集。
文檔的第2行是根元素(就像是說「這篇文檔是一個便條」): 
<note>


文檔的第3--6行描述了根元素的四個子節點(to, from, heading,和 body):
<to>Lin</to>
<from>Ordm</from>
<heading>Reminder</heading>
<body>Don』t forget me this weekend!</body>


文檔的最後一行是根元素的結束:
</note>


你能從這個文檔中看出這是Ordm給Lin留的便條麼?難道能不承認XML是一種美麗的自描述語言麼?



所有的XML文檔必須有一個結束標記
在XML文檔中, 忽略結束標記是不符合規定的。
在HTML文檔中,一些元素可以是沒有結束標記的。下面的代碼在HTML中是完全合法的:
<p>This is a paragraph
<p>This is another paragraph


但是在XML文檔中必須要有結束標記,像下面的例子一樣:
<p>This is a paragraph</p>
<p>This is another paragraph</p> 


注意: 你可能已經注意到了,上面例子中的第一行並沒有結束標記。這不是一個錯誤。因為XML聲明並不是XML文檔的一部分,他不是XML元素,也就不應該有結束標記。



XML標記都是大小寫敏感的
這與HTML不一樣, XML標記是大小寫敏感的。
在XML中, 標記<Letter>與標記<letter>是兩個不同的標記。
因此在XML文檔中開始標記和結束標記的大小寫必須保持一致。
<Message>This is incorrect</message>   //錯誤的
<message>This is correct</message>     //正確的





所有的XML元素必須合理包含
在XML中不允許不正確的嵌套包含。
在HTML中,允許有一些不正確的包含,例如下面的代碼可以被瀏覽器解析:
<b><i>This text is bold and italic</b></i>


在XML中所有元素必須正確的嵌套包含,上面的代碼應該這樣寫:
<b><i>This text is bold and italic</i></b>





所有的XML文檔必須有一個根元素
XML文檔中的第一個元素就是根元素。
所有XML文檔都必須包含一個單獨的標記來定義,所有其他元素的都必須成對的在根元素中嵌套。XML文檔有且只能有一個根元素。
所有的元素都可以有子元素,子元素必須正確的嵌套在父元素中,下面的代碼可以形象的說明:
<root>
<child>
<subchild>.....</subchild>
</child>
</root> 





屬性值必須使用引號""
在XML中,元素的屬性值沒有引號引著是不符合規定的。
如同HTML一樣,XML元素同樣也可以擁有屬性。XML元素的屬性以名字/值成對的出現。XML語法規範要求XML元素屬性值必須用引號引著。請看下面的兩個例子,第一個是錯誤的,第二個是正確的。
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<note date=12/11/99>
<to>Lin</to>
<from>Ordm</from>
<heading>Reminder</heading>
<body>Don』t forget me this weekend!</body>
</note>


<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<note date="12/11/99">
<to>Tove</to>
<from>Jani</from>
<heading>Reminder</heading>
<body>Don』t forget me this weekend!</body>
</note>


第一個文檔的錯誤之處是屬性值沒有用引號引著。 
正確的寫法是: date="12/11/99". 不正確的寫法: date=12/11/99.



使用XML,空白將被保留
在XML文檔中,空白部分不會被解析器自動刪除。
這一點與HTML是不同的。在HTML中,這樣的一句話:
"Hello              my name is Ordm"將會被顯示成:「Hello my name is Ordm」,
因為HTML解析器會自動把句子中的空白部分去掉。



使用XML, CR / LF 被轉換為 LF
使用 XML, 新行總是被標識為 LF(Line Feed,換行)。
你知道打字機是什麼麼?呵呵,打字機是在上個世紀裡使用的一種專門打字的機器。^&^
當你用打字機敲完一行字後,你通常不得不再把打字頭移動到紙的左端。 
在Windows應用程序中,文本中的新行通常標識為 CR LF (carriage return, line feed,回車,換行)。在Unix應用程序中,新行通常標識為 LF。還有一些應用程序只使用CR來表示一個新行。



XML中的註釋
在XML中註釋的語法基本上和HTML中的一樣。
<!-- 這是一個註釋 --> 



XML並沒有什麼特別的哦
XML確實沒有什麼特別的地方。他只是一些用尖括號擴在一起的普通的純文本。
編輯普通文本的軟件也可以編輯XML文檔。
然而在一個支持XML的應用程序中,XML標記往往對應著特殊的操作,有些標記可能是可見的,而有些標記則可能不會顯示出來,而不會有什麼特殊的操作。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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