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■■xsl中如何剔选::::■■高分也.■■
oydj
2004-03-31 01:11:30
<xml>
<jd>
<name>欧阳峰</name>
</jd>
<jd>
<name>欧阳东杰</name>
</jd>
<jd>
<name>张三丰</name>
</jd>
<jd>
<name>张三李四</name>
</jd>
</xml>
我想用<xsl for-each>循环出所有<name>子节点包含"欧阳"的<jd>节点
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■■xsl中如何剔选::::■■高分也.■■
欧阳峰 欧阳东杰 张三丰 张三李四 我想用循环出所有子节点包含"欧阳"的节点
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kisslan
2004-03-31
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用contains(节点名,‘要查找的字符串’)
<xsl:template match="/">
<HTML>
<HEAD>
<TITLE>显示XML文件源码</TITLE>
</HEAD>
<BODY>
<xsl:for-each select="xml/jd">
<xsl:if test="contains(name, '欧阳')">
<xsl:value-of select="name"/><br/>
</xsl:if>
</xsl:for-each>
</BODY>
</HTML>
</xsl:template>
vcshcn
2004-03-31
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<xsl:template match="/">
<xsl:for-each select="/xml/jd/name">
<xsl:if test="contains(name(), '欧阳')">
<xsl:value-of select="."/>
</xsl:if>
</xsl:for-each>
</xsl:template>
</xsl:stylesheet>
donworld
2004-03-31
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pip-matplotlib-3.6.3-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl.zip
pip-matplotlib-3.6.3-cp38-cp38-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl.zip
YOLO算法室内安防障碍物目标检测数据集-64张-标注类别为障碍物.zip
YOLO算法室内安防障碍物目标检测数据集-64张-标注类别为障碍物.zip
这份代码是一个用于自动化批量生成合同文档的 Python 脚本
它通过读取 Excel 表格
中
的业务数据,结合 Word 模板,自动生成多个独立的合同文件,并自动处理了表格
中
“合计”行的合并与
中
文大写金额转换。 资源名称:合同文档自动化生成脚本 (1.py) 名字真是乱起 核心功能:Excel 数据读取 → Word 模板渲染 → 表格单元格合并与金额处理 → 批量导出 Word 文档。 适用场景:财务、销售或行政部门需要根据订单或业务明细,批量制作格式统一的合同、报价单或结算单。 1. 自动把“钱”变成“大写” 它干了啥:它内置了一个翻译功能,专门把阿拉伯数字(比如 100.50)自动转换成财务专用的
中
文大写(比如 壹佰元伍角)。 为什么有用:写合同最怕手滑写错金额,或者大写格式不对。这个功能全自动搞定,既标准又不会出错。 2. 自动“装修”表格底部 它干了啥:生成文档后,它会自动找到表格的最后一行,把前几列合并成一个大格子,写上“合计:XXX(大写金额)”,并在最右边填上具体的数字总额。 为什么有用:平时我们做完表格,还得手动去合并单元格、算总数、填大写,非常繁琐。这个脚本直接一步到位,把表格收尾工作做得漂漂亮亮。 3. 像“发传单”一样批量做合同 它干了啥:它会看你的 Excel 表格,按照“编号”把数据归类。 如果是同一个编号的货物,它会把它们塞进同一个合同里(比如一个客户买了三样东西,会自动列三行)。 如果是不同的编号,它就生成不同的合同文件。 为什么有用:不管你有一百个还是一千个订单,它都能自动拆分,给每个客户生成一份独立的、内容准确的合同,完全不用人工去复制粘贴。
工业智能基于ChatGPT的大模型工况认知系统:工业数据异常检测与处理决策应用研究
内容概要:本文探讨了ChatGPT在工业领域的研究与应用潜力,介绍了其发展现状及在文本生成、问答系统、数据分析等方面的能力。文章重点分析了ChatGPT与工业结合的多种途径,如智能自动化、设备维护、生产优化、质量控制和知识管理等,并通过具体实验展示了其在工业数据与工况认知
中
的实际表现,验证了其识别异常数据、关联工况信息和提供处理建议的能力。同时指出当前存在的局限性,如广域网环境下处理建议可能不准确,但提出通过行业私有化部署和针对性训练可提升模型准确性。; 适合人群:从事工业智能制造、数据工程、AI应用研究的技术人员及企业管理者,具备一定人工智能基础知识的研发与运维人员。; 使用场景及目标:①利用ChatGPT实现工业数据实时监控与异常识别;②构建面向特定行业的私有化大模型以支持故障诊断与决策优化;③推动企业在生产计划、供应链管理和员工培训
中
融入AI技术,提升整体运营效率。; 阅读建议:应重点关注文
中
实验部分所揭示的模型能力边界,结合自身工业场景思考如何通过数据沉淀与模型微调实现落地应用,避免直接依赖公网通用模型输出关键决策。
交通流参数分析(速度、流量、密度)
打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/5fae4d4536cb 该文档详尽地描述了一个程序,其设计运行环境为VC6.0++,同时亦可在诸如VS2015等更新的集成开发环境(IDE)
中
执行。 关于程序的具体用途说明:依据实际测量所获得的数据,该程序能够生成速度-密度(即占有率)、速度-流量以及流量-密度(占有率)三者之间的关联性图形,并对这些图形进行深入剖析;(明确标示出其
中
的最大值、临界点等关键信息)。
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