用jdom写xml文件,像<符号,怎么让它不转义啊?

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用jdom写xml文件像<符号,怎么让它不转义啊?

顺便求一份jdom和dom4j的中文帮助文档。...<?xml version="1.0" encoding="GBK"?> <rss version="2.0"> <channel> <title><[CDATA[上海移动互联网产业促进产业正式揭牌]]></title> </channel> </rss>

记一次思路:如何取消JDOM生成xml时的自动转义

一般思路: val link2 = Element("link2") link2.text=">>><<<www.baidu.com" channel.addContent(link2) 结果: <link2&...

Java——JDOM方式生成XML

使用JDOM方式生成XML文件的步骤如下: 创建根节点 创建Document对象,并将根节点传入其构造方法中 创建子节点,使用setAttribute()方法为其设置属性,使用setText()方法为其设置节点内容 使用父节点的setContent()...

JDom解析和生成XML文档

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本人声明。... JDom是一套非常优秀的java开源api,主要用于读写xml文档,具有性能优异、功能强大、和非常方便使用的特点,并且

Java之xml文件解析

摘自:... 目录 0、前言 1、什么是XML? 2、 XML语法 ...2.1、XML文档声明 ...2.5、转义字符 2.6、CDATA区 2.7、命名空间(属于语法部分) 3、什么是DTD约束 4、schema约束 5、do...

Java 写入XML文件

DOM和SAX方式是JAVA官方提供的方式,可以生成一个XML文件来存储信息,DOM4J和JDOM是非官方的方式,可以生成一个RSS文件 一、DOM方式生成XML文档 DOMTest: public class DOMTest { /*生成xml*/ public void ...

XML

一、XML概述 英文全称为Extensible Markup Language,翻译过来为可扩展标记语言。XML技术是W3C组织发布的,目前遵循的是W3C组织于2000发布的XML1.0规范。 现实生活中存在着大量的数据,在这些数据之间往往存在...

java篇:xml与json的读取与解析

文章目录XML基础语法java中对XML的生成与解析方式java的解析语法JSON概述基础语法基础解析语法GsonfastJson XML XML 全称可扩展标记语言(EXtensible Markup Language),是一种标记语言,很类似 HTML,但是 XML ...

XML简介

什么是 XML XML 是可扩展标记语言(EXtensible Markup Language)。 XML 是一种很HTML的标记语言。 XML 的设计宗旨是传输数据,而不是显示数据。 XML 标签没有被预定义。您需要自行定义标签。 XML 被设计为具有...

XML文件

XML文件 XML(可扩展的标记语言) 为何会有? 1、文件内容没有统一标准,所以每个厂商都不同。 2、W3C组织设计了XML统一了数据文件标准,得到了业界广泛认同 3、XML具有可扩展性,可支持任何数据。 4、XML还具有...

大数据WEB阶段(一)XML文件的操作

XML一、XML概述 XML是什么? XML : Extensible Markup Language 可扩展标记语言 。 由w3c组织提供 , 2000年开发出1.0版本 , 现在1.0版本居多 。 XML是一种数据存储或传输的格式 , 本质上就是一串字符串 。 ...

java解析与生成xml(三): JDOM

JDom是一套非常优秀的Java开源api,主要用于读写xml文档,具有性能优异、功能强大、和非常方便使用的特点,并且把jdk自带的解析方式SAX和Dom的功能有效地结合起来

JDOM生成xml文档

private void creatXML(){ //1.生成一个根节点 Element rss = new Element("rss"); //2.为节点添加属性 rss.setAttribute("version", "2.0");... //3.... ...

XML生成(三):JDOM生成

JDOM生成XML文件

java xml使用

2.可以用来做配置文件(java框架中很常见,所以掌握java需要对xml一些了解) 3.数据传输载体(比如在微信二次开发的时候他给你传输的格式就是xml的) 需要达到的目标 一般开发的人员需要达到:会解析xml,会写xml!了解...

Java中Xml解析详解 DOM、SAX、JDOM、DOM4J

一种表示结构化信息的标准方法,以使计算机能够方便地使用此类信息,并且人们可以非常方便地编写和理解这些信息。XML 是 eXtensible Markup Language(可扩展标记语言)的缩写。www.w3.org/XML/ 上提供了 XML 标准。...

XML总结

关键词:xml、DTD约束、Schema约束、dom解析、sax解析、jaxp解析器、dom4j解析器 一、xml的简介 1、eXtensible Markup Language:可扩展标记型语言 ①标记型语言:HTML是标记型语言,即使标签来操作。 ②可扩展: ...

第二章 XML编程

第二章 XML编程 目录 ...在XML语言中,允许用户自定义标签。一个标签用于描述一段数据;一个标签可分为开始标签和结束标签,在开始标签和结束标签之间,又可以使用其它标签描述其它数据,以此...

前端-XML

第08天 xml 第1章 XML技术 <dog> <name>...可扩展标记语言(Extensible Markup Language ),XML是一种数据格式,类似我们前面学习的HTML,是使用标签进行内容描述的技术,与HTML...

Java【教程】数据格式:XML与JSON

SAX解析2.DOM解析3.JDOM解析4.DOM4J解析(最好,的最多)DOM4J解析XML步骤文档对象 Document的常用方法元素对象 Element的常用方法解析本地文件案例解析网络文件案例XPATH解析XMLJava生成XMLXStream:将Java对象...

XML使用方式 XML数据流向 XML定义 XML语法规则 详解(最全)

/*在学习Java的过程中,一直有一个东西我捉摸不透,这就是XML文件 XML文件是如何调用的? 语法规则是什么? 怎么使用XML? 数据流的产生等......... 然后,一气之下,花一天时间,搞定这个XML文件吧。 */ 实体类 ...

【JavaWeb】一文你理解XML文档

JavaWeb基础之XML与反射一、XML介绍1.什么是XML2.XML和HTML之间的差异3.XML的用途4.XML的常见应用5.XML语法二、DTD约束 一、XML介绍 1.什么是XML XML全称为Extensible Markup Language,意思是可拓展的标记语言。 ...

Xml笔记

文章目录1. 认识XML1.1 什么是XML1.2 XML被用来干什么1.3 XML的格式2. DTD和XSD定义语义约束2.1 DTD 1. 认识XML 1.1 什么是XML  全称:可扩展标记语言(Extensible Markup Language)...那么就是这么一个标记来描述

常用 XML 解析技术

现在的软件项目都不是独立的一个...有的使用 XML格式报告。本场 Chat 主要和大家分享一下 XML 格式报文的解析。Java 是一个开源的语言,本场 Chat 将给大家介绍一下常用的 XML 解析框架及特点。 主要内容: XML ...

第二十二章 JAVA眼中的XML--文件写入

第一节 通过DOM方式生成XML文件这里我们学习如何使用DOM方法生成一个XML文件,还是先打开上节课读取xml的代码。这里生成方法的前两步都是一样的,所以可以把这两步提取出来做一个方法来提高代码的复用率。 打开生成...

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

Pygame中文手册 完整版

Pygame 是一组用来开发游戏软件的 Python 程序模块,基于 SDL 库的基础上开发。允许你在 Python 程序中创建功能丰富的游戏和多媒体程序,Pygame 是一个高可移植性的模块可以支持多个操作系统。 《pygame中文手册》为Python程序员介绍了pygame库。Pygame是一个Python扩展库,它包装了SDL库及其助手。本文档详细的介绍了Pygame的属性和方法,方便大家查询和使用,感兴趣的可以下载学习

微信小程序源码-合集6.rar

微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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