手机开发实战87——XML介绍3

本文详细介绍了XML与HTML的区别,包括XML的扩展性强、语法严格以及与HTML的互补性。XML的优势在于数据分离、数据交换、B2B应用、数据共享、数据存储和创建新语言。在手机开发中,XML被用于丰富文件、解释数据和配置档案等场景。

XML和HTML的差异

  XMLHTML的不同可以归纳为3点:

  ① XML扩展性比HTML

  XMLExtensible Markup Languages)是扩展标记语言的英语缩写,他可以创建个性化的标记语言,可以称之为元语言。XML的标记语言可以自定义,这样可以提供更多的数据操作,而不像HTML一样,只能局限于按一定的格式在终端显示出来。HTML的功能只有浏览器放入显示和打印,仅仅适合静态网页的要求。

  ② XML的语法比HTML严格

  由于XML的扩展性强,它需要稳定的基础规则来支持扩展。它的严格规则为:

  1、起始和结束的标签相匹配                                       

  2、嵌套标签不能相互嵌套

  3、区分大小写

  相对应XML的严格规则,HTML语言并没有规定标签的绝对位置,也不区分大小写,而这些全部由浏览器来完成识别和更正。

  ③ XMLHTML互补

  XML可以获得应用之间的相应信息,提供终端的多项处理要求,也能被其他的解析器和工具所使用,在现阶段,XML可以转化成相应的HTML,来适应当前浏览器的需求。

XML的优势

  XML 的优势有一下六个方面:

  ①XML可以从HTML中分离数据

  通过XML,你可以在HTML文件之外存储数据。在不使用XML时,HTML用于显示数据,数据必须存储在HTML文件之内;使用了XML,数据就可以存放在分离的XML文档中。这种方法可以让你集中精力去到使用HTML做好数据的显示和布局上,并确保数据改动时不会导致HTML文件也需要改动。这样可以方便维护页面。

  XML数据同样可以以数据岛的形式存储在HTML页面中。你仍然可以集中精力到使用HTML格式化和显示数据上去。

  ②XML用于交换数据

  通过XML,我们可以在不兼容的系统之间交换数据。在现实生活中,计算机系统和数据库系统所存储的数据有N^N种形式,对于开发者来说,最耗时间的就是在遍布网络的系统之间交换数据。把数据转换为XML格式存储将大大减少交换数据是的复杂性,并且还可以使得这些数据能被不同的程序读取。

  ③XMLB2B

  使用XML,可以在网络中交换金融信息。在不远的将来,我们可以期望看到很多关于XMLB2B(BusinessToBusiness)的应用。XML正在成为遍布网络的商业系统之间交换金融信息所使用的主要语言。

  ④XML可以用于共享数据

  通过XML,纯文本文件可以用来共享数据。既然XML数据是以纯文本格式存储的,那么XML供了一种与软件和硬件无关的共享数据方法。这样创建一个能够被不同的应用程序读取的数据文件就变得简单了。同样,我们升级操作系统、升级服务器、升级应用程序、更新浏览器就容易多了。

  XML可以用于存储数据

  利用XML,纯文本文件可以用来存储数据。大量的数据可以存储到XML文件中或者数据库中。应用程序可以读写和存储数据,一般的程序可以显示数据。

  ⑤XML可以充分利用数据

  使用XML,你的数据可以被更多的用户使用。既然XML是与软件、硬件和应用程序无关的,所以可以使你的数据可以被更多的用户、更多的设备所利用,而不仅仅是基于HTML标准的浏览器哦。别的客户端和应用程序可以把你的XML文档作为数据源来处理,就像他们对待数据库一样,你的数据可以被各种各样的阅读器处理,这时对某些人来说是很方便的,比如盲人或者残疾人。

  ⑥XML可以用于创建新的语言

  XMLWAPWML语言的母亲。无线标记语言(WMLTheWirelessMarkupLanguage),用于标识运行于手持设备上(比如:手机)Internet程序。

 

丰富文件(Rich Documents自定文件描述并使其更丰富属于文件为主的XML技术应用

标记是用来定义一块数据应该如何呈现

  解释数据(Metadata描述其它文件或在线信息属于数据为主的XML技术应用

组态档案(Configuration Files描述软件的组态参数

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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