请问在SOAPElement处理时如何避免将标签字符<>转换成转义字符><

llaabb 2008-10-17 11:21:26
我的代码是这样的:
MessageFactory messageFactory = MessageFactory.newInstance();
SOAPMessage message = messageFactory.createMessage();
SOAPEnvelope env = message.getSOAPPart().getEnvelope();
SOAPBody body = env.getBody();
有一个字符串比如是strBody="<E1><E2>aaa</E2></E1>";
用下面的方法
body.addTextNode(strBody);
这样会把strBody中的<、>转换成转义字符><
但是我想要的结果是不转换,这样在SOAPBody里会有希望产生的SOAPElement,
如果直接是xml处理的话,可以通过XMLWriter的setEscapeText方法设置,请问在soap消息里怎么设置呢?谢谢!!!
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accp206 2008-10-19
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看来楼主跟我一样,也是个比较懒惰的人,哈哈!
另外,楼主对于DOM还不够熟悉。

addTextNode()方法是创建文本节点,而文本节点只能包含文本,里面是不可能包含元素节点的,所以对于<El></E1>这样的元素肯定会转换的,不然就不是文本节点了,而变成一个复杂的元素节点了。所以我敢断言,Java API中没有任何现成的方法能实现楼主的目的。

楼主还是一步一步来吧。参考代码:
SOAPElement e1 = body.addChildElement(new QName("E1"));
SOAPElement e2 = e1.addChildElement(new QName("E2"));
e2.addTextNode( "aaa" );
tiyuzhongxin789 2008-10-19
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这样你放在 <textarea> </textarea>之间的任何特殊字符都不会被转换,
这里只是介绍解决方法
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或者也可以用这个方法:
/*将字串转为html格式*/
public String strToHtml(String s)
{
if (s==null||s.equals("")) return "";
s = s.replaceAll("&", "&");
s = s.replaceAll("<", "<");
s = s.replaceAll(">", ">");
s = s.replaceAll(" ", " ");
// s = s.replaceAll("\n", "<br/>");
// s = s.replaceAll("'", "'");
return s;
}

/*将html格式转为字串*/
public String strToHtml(String s)
{
if (s==null||s.equals("")) return "";
s = s.replaceAll("&","&");
s = s.replaceAll("<","<");
s = s.replaceAll(">",">");
s = s.replaceAll(" "," ");
//s = s.replaceAll("<br/>","\n");
//s = s.replaceAll("'","'");
return s;
}
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<body>
<textarea id='t' rows=20 cols=20></textarea>

<script>
document.getElementById('t').innerText='a<&>';
</script>
</body>

比如像上面这样:
这样你放在<textarea></textarea>之间的任何特殊字符都不会被转换,
这里只是介绍解决方法
阎罗 2008-10-17
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为什么不把<E1> <E2>aaa </E2> </E1>以Element方式作为body的孩子节点添加到body下面呢?
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
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