额地神啊,救救我吧,转换成xml的问题

hanshuai888 2010-09-16 06:29:27
我的一个xml文件是压缩的,我用WebClient的DownloadData方法下载后放到byte[]中,转换成Stream,然后用SharpZipLib中的UnZip方法解压并读取到StringBuilder中,最后把StringBuilder转换成string。最终发现string的值确实是xml解压后的内容,但是用XmlDocument.LoadXml(string)把string转换成xml时总是报错。只能把string前面一部分转换成xml,后面就转不了了。我试过改编码方式了,还是这样。有高人知道这是怎么回事吗?
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bloodish 2010-09-17
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建议你对发送前Zip之后的Buffer,以及接受完成之后未做Unzip之前的Buffer做一下比较,确定是否完全一致.
hanshuai888 2010-09-17
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[Quote=引用 10 楼 bloodish 的回复:]
以前碰到过类似的问题,请尝试byte[] 转Stream之前,对byte[]处理一下

C# code

private byte[] GetUTF8ByteArray(byte[] src)
{
UTF8Encoding encoding = new UTF8Encoding();
string utf……
[/Quote]
处理完byte[]之后,我用Stream streamFile=new MemoryStream(byte[])转换成stream,再把stream做为参数传给SharpZipLib的UnZip方法,结果会抛出一个异常如下:
ICSharpCode.SharpZipLib.SharpZipBaseException: Illegal rep dist code
在 ICSharpCode.SharpZipLib.Zip.Compression.Inflater.DecodeHuffman()
在 ICSharpCode.SharpZipLib.Zip.Compression.Inflater.Decode()
在 ICSharpCode.SharpZipLib.Zip.Compression.Inflater.Inflate(Byte[] buf, Int32 offset, Int32 len)
在 ICSharpCode.SharpZipLib.Zip.Compression.Streams.InflaterInputStream.Read(Byte[] b, Int32 off, Int32 len)
bloodish 2010-09-17
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以前碰到过类似的问题,请尝试byte[] 转Stream之前,对byte[]处理一下

private byte[] GetUTF8ByteArray(byte[] src)
{
UTF8Encoding encoding = new UTF8Encoding();
string utf8String = encoding.GetString(src, 0, src.Length);
utf8String = utf8String.Replace("\r", string.Empty).Replace("\n", string.Empty);
return encoding.GetBytes(utf8String);
}

hanshuai888 2010-09-17
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我用beyond compare比较了一下两个文本,发现解压后读取的文本是有一小部分乱码。请问大侠们怎么解决啊?急啊,解决不了明天就得加班……
hanshuai888 2010-09-17
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System.Xml.XmlException: 名称不能以“0”字符(十六进制值 0x30)开头。
提示这个错误。我对比了一下,基本是一样的,拷到word里面统计字符,不是完全一样,但是文本实在是很大接近1M了,字符统计也就差几个。转换过程中会出现编码问题吗?
javabegin 2010-09-17
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xml格式有问题,建议把原始xml转化成string,然后把下载的xml转化string,看看2个string是否内容一致。
捷哥1999 2010-09-17
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你压缩前的xml内容与压缩后的xml内容没有区别吗?

如果有区别,有哪些不同?
hanshuai888 2010-09-17
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再顶一下
hanshuai888 2010-09-17
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代码没贴全,看这个吧

ZipInputStream s = null;
ZipEntry theEntry = null;
StringBuilder strBld = new StringBuilder();
try
{
s = new ZipInputStream(streamfile);
while ((theEntry = s.GetNextEntry()) != null)
{
if (Path.GetFileName(theEntry.Name) != String.Empty)
{
int size = 10048576;
byte[] data = new byte[10048576];
while (true)
{
size = s.Read(data, 0, data.Length);
if (size > 0)
{
strBld.Append(Encoding.Default.GetString(data, 0, size));
}
else
{
break;
}
}
}

}
hanshuai888 2010-09-17
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还是自己把问题解决了。解决方法是改动SharpZipLib中的UnZipLib方法中的一段
int size = 10048576;
byte[] data = new byte[10048576];
while (true)
{
size = s.Read(data, 0, data.Length);
if (size > 0)
{
strBld.Append(Encoding.Default.GetString(data, 0, size));
}
else
{
break;
}
}

把size从原来的2048改大了一些。请问一下这个size的大小和什么有关,为什么改了这个就可以了呢?
hanshuai888 2010-09-16
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原本的xml中可能会有些特殊字符,但是程序直接读这个xml没问题。如果把xml压缩后放到一个url中下载下来再读取,按照我之前说的做法,最后转换成string没问题,可是string再转成xml就出错了。难道是下载、解压缩、转换的过程中特殊字符会产生偏差?
wuyq11 2010-09-16
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检查XML格式
gnefuil 2010-09-16
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是不是有特殊字符之类的,比如"<" ">"?
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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