首先，我们看一下什么是serializer，serializer就是串行化，又名序列化。它可并不只是简单的把对象保存在存储器上，它可以使我们在流中传输对象，使对象变的可以像基本数据一样传递。

假如说我们要备份生成的短信文件是这样子的：第一种方法：用StringBuffer拼接字符串生成一份xml文件。 /** * 备份短信（往xml里写数据）。普通方法，用StringBuffer */ private void writeXml1() {

经常在Http Post Xml请求的时候，需要如何拼装XML数据，在Android中如何来做的呢，通常我们使用FastXmlserializer这个类。比如要拼装如下的XML <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes...

网上有很多使用 dom，dom4j的方式来封装或者解析xml数据，但是需要自己写处理逻辑，我也上网查了下，发现xmlSerializer 又进行封装了一层，直接把json转为xml，xml转成json，感觉更方便了（其实是我偷懒了），我的...

Android之pull生成XML及XmlSerializer详解文章链接：http://blog.csdn.net/qq_16628781/article/details/70161601知识点 XmlSerializer实例的源码解析； XmlSerializer类方法详解； pull生成XML的实例； 新名词记录{...

XML初步  今天我们来学习另一种非常重要的数据交换格式-XML。XML(Extensible Markup Language的缩写，意为可扩展的标记语言)，它是一种元标记语言，即定义了用于定义其他特定领域有关语义的、结构化的标记语言，...

解析XML文件用的比较多的方法是pull解析和SAX解析，但是我一般只用pull解析，下面就向cd卡写入一个XML文件，然后再使用pull解析的方法对文件进行解析。一、向SD卡中写入一个XML文...

在前面的2篇文章Android读写XML（上）—— package说明 、Android读写XML（中）—— SAX 中想必大家对XML文件读取的方法已经比较熟悉了，在这里我们就不多说了，直接说明如何将信息写成XML文件，首先介绍Andoid ...

Android里面操作xml文件主要有三种方式： SAX方式，DOM方式，PULL方式。据说因为DOM的方式比较耗内存，而手机最纠结的就是存储空间小的问题，所以在Android里面不提倡使用DOM的方式。而SAX方式和PULL方式的思想比较...

XML 经常用作 Internet 上的一种数据格式，其文件格式想必大家都比较清楚，在这里我结合Android平台，来说明Android SDK提供的读写XML的package。首先介绍下Android SDK与Java SDK在读写XML文件方面，数据包之间的...

本文介绍在Android平台中实现对XML的三种解析方式。  XML在各种开发中都广泛应用，Android也不例外。作为承载数据的一个重要角色，如何读写XML成为Android开发中一项重要的技能。  在Android中，常见的XML解析器...

XML在各种开发中都广泛应用，Android也不例外。作为承载数据的一个重要角色，如何读写XML成为Android开发中一项重要的技能。今天就由我向大家介绍一下在Android平台下几种常

注明：本文转自 http://www.moandroid.com. 在前面的2篇文章Android读写XML（上）——package说明、Android读写XML（中）——SAX中想必大家对XML文件读取的方法已经比较熟悉了，在这里我们就不多说了，直接说明如何...

从互联网上学习构建可与XML一起使用的Android应用程序。 Android应用程序是用Java™编程语言编写的，因此必须具备Java技术的经验。 要为Android开发，您将需要Android SDK。 本文中显示的所有代码都可以与任何版本...

背景： 写了一个类（嵌套了很多其它...即需要一个序列化和反序列化的工具，至于序列化成什么格式不关注，只要反序列化时能恢复当初被序列化对象的所有数据即可，考虑用System.Xml.Serialization.XmlSerializer。 ...

anrdoid内存卡的使用，增强了手机的内存，给人们带来了很多方便，作为一个android学习者，不能不学习android的内存卡写入方法 详细内容介绍在代码样例里 希望能帮助大家 要写入内存卡，android4.0以上必须获取...

作为承载数据的一个重要角色，如何读写XML成为Android开发中一项重要的技能。今天就由我向大家介绍一下在Android平台下几种常见的XML解析和创建的方法。在Android中，常见的XML解析器分别为SAX解析器、DOM解析器和...

Android 是针对移动设备的一种新兴的开源操作系统和 SDK。...在本文中，您将了解在 Android 上使用 XML 的不同方法，以及如何使用它们构建自己的 Android 应用程序。入门在本文中，您将学习如何构建通过 Internet 使用

xml可扩展标记语言，标准通用标记语言的子集，是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言。xml作为承载数据的一个重要角色，在Android中常见的XML解析器分别为SAX解析器、DOM解析器和PULL解析器；

Android读写XML（上）——package说明 XML 经常用作 Internet 上的一种数据格式，其文件格式想必大家都比较清楚，在这里我结合Android平台，来说明Android SDK提供的读写XML的package。 首先介绍下Android SDK与...

XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document ...

最近在项目中需要使用XML记录数据，网上这方面的文章较少，记录一下 使用DOM方式 [java]view plaincopy /** *追加内容到XML文档 *@paraminstructions *@throwsParserConfigurationException *@...

简介在Android开发中，关于XML解析有三种方式,分别是： SAX 基于事件的解析器，解析速度快，占用内存少。非常适合在Android移动设备中使用。 DOM 在内存中以树形结构存放，因此检索和更新效率会更高。但是对于特别大...

一、一般解析XML文件的方法有SAX和DOM、PULL（1）DOM（JAXP Crimson解析器）DOM是用与平台和语言无关的方式表示XML文档的官方W3C标准。DOM是以层次结构组织的节点或信息片断的集合。这个层次结构允许开发人员在树中...

第一种在本地生成AppuserManager.xml文件，并且把对象转成了xml格式package com.example.hasee.myxml; import android.app.Activity; import android.os.Bundle;...import android.util.Xml; import androi

http://www.xmlpull.org/ XmlPullParser 是 Android 内置的 XML 解析器，运行方式与 SAX 解析器相似。它提供了类似的事件，如：开始元素和结束元素事件，使用parser.next()可以进入下一个元素并触发相应事件。事件...

这样，我们得到文件流可以对xml文件进行解析，进而得到里面的一些我们所需要的参数。xml文件的解析方式有三种：DOM(Document Object Model)、SAX(Simple API for Xml)和android自带的pull解析。  DOM解析XML文件时...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

pandas是python中非常常用的数据分析库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用。本课程会讲解到pandas中核心的一些知识点，包括Series以及DataFrame的构建，赋值，操作，选择数据，合并等等，以及使用pandas对文件进行读取和写入，使用pandas绘图等等。 让大家在短时间内快速掌握python的数据分析库pandas的使用。

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