XML学习教程

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XML学习进阶1-- 什么是XML. 为什么使用 XML?... 什么是 XML?... 数据的结构表示... XML 文档... 数据是从表示和处理中分离出来的... 使XML数据自描述... XML数据处理... 开放式标准... 从XML中受益... XML学习进阶2--XML标准... XML标准... W3C 建议(Recommendations)... W3CProposed Recommendations(W3C提出的建议)... W3CWorking Drafts(工作草案)..…

MyBatis入门学习教程-使用MyBatis对表执行CRUD操作

上一篇MyBatis学习总结(一)--MyBatis快速入门中我们讲了如何使用Mybatis查询users表中的数据,算是对MyBatis有一个初步的入门了,今天讲解一下如何使用MyBatis对users表执行CRUD操作.本文中使用到的测试环境是上一篇博文中的测试环境. 一.使用MyBatis对表执行CRUD操作--基于XML的实现 1.定义sql映射xml文件 userMapper.xml文件的内容如下: 1<?xml version="1.0" encoding="…

XML学习笔记

XML学习笔记第一部分:XML简介我们经常可以听到XML.HTML.XHTML这些语言,后两者比较清楚,一直不是很明白XML是什么,这里做一个总结. XML(eXtensible Markup Language),即为可扩展标记语言,被用来传输和存储数据,我们使用的JSON传输数据,实际上原来使用的就是XML. 与HTML区别:XML被用来传输和存储数据. HMTL被用来显示数据. 注意:XML的标签与预定义的HTML标签不同,XML的标签没有被预定义,因此我么需要自行定义标签. 第二部分:…

W3C XML Schema 教程

转自:http://www.blogjava.net/sham2k/articles/179825.html W3C XML Schema 教程 XML SCHEMA教程本教程是笔者学习W3C的<XML Schema Tutorial>的笔记.如果你对原教程感兴趣,可以浏览http://www.w3schools.com/schema/default.asp. XML Schema是W3C制定的基于XML格式的XML文档结构描述标准.作为一种文档描述语言,通常我们将其简写为XSD(XML S…

Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程（三）：终极需求

相关链接: Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(一):初识Python Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(二):xlrd初体验 Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(三):终极需求一.终极需求前文的实例都是比较基础的例子,现在来一个贴近真实项目的实例. 下图是要操作的表格: 需求列表: Excel中导出的数据要有类型区分,比如int,string等第一行为列的中文名称,这个名称只是给策划看,不导出每张表右侧可以…

Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程（二）：xlrd初体验

Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(二):xlrd初体验相关链接: Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(一):初识Python Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(二):xlrd初体验 Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(三):终极需求一.什么是xlrd xlrd是python语言中读取excel的扩展工具,可以实现指定表单.指定单元格的读取. 二.安装xlrd 官网安装:到python官…

Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程（一）：初识Python

Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(一):初识Python 相关链接: Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(一):初识Python Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(二):xlrd初体验 Python导出Excel为Lua/Json/Xml实例教程(三):终极需求一.Why 无论做什么事,一定有个理由,所以第一步,我来简述一下Why,为什么会有这个需求. 做过游戏的朋友应该知道,游戏当中很多的数据都是通过策划配置在…

Deep Learning 19_深度学习UFLDL教程：Convolutional Neural Network_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

WebPack 简明学习教程

WebPack 简明学习教程字数1291 阅读22812 评论11 喜欢35 WebPack是什么一个打包工具一个模块加载工具各种资源都可以当成模块来处理网站 http://webpack.github.io/ 如今,越来越多的JavaScript代码被使用在页面上,我们添加很多的内容在浏览器里.如何去很好的组织这些代码,成为了一个必须要解决的难题. 对于模块的组织,通常有如下几种方法: 通过书写在不同文件中,使用script标签进行加载 CommonJS进行加载(NodeJS就使用这…

XML 学习介绍收藏

XML学习总结(一)——XML介绍一.XML概念 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,目前推荐遵循的是W3C组织于2000发布的XML1.0规范. 二.学习XML的目的在现实生活中大量存在有关系的数据,如下图(图-1)所示图-1 这样的数据如何交给计算机处理呢?,XML语言出现的根本目标在于描述上图(图1)那种在现实生活中经常出现的有关系的数据. 在XML语言中,它允许用户自定义标签.一个标签用于描述一段数据:一个标…

史上最全的maven pom.xml文件教程详解

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd "> <!-- 父项目的坐标.如…

深入浅出的javascript的正则表达式学习教程

深入浅出的javascript的正则表达式学习教程阅读目录了解正则表达式的方法了解正则中的普通字符了解正则中的方括号[]的含义理解javascript中的元字符 RegExp特殊字符中的需要转义字符了解量词贪婪模式与非贪婪模式讲解理解正则表达式匹配原理理解正则表达式----环视理解正则表达式---捕获组理解非捕获性分组反向引用详细讲解正则表达式实战回到顶部了解正则表达式的方法 RegExp对象表示正则表达式,它是对字符串执行模式匹配的工具: 正则表达式的基本语法如下…

子类重载父类的方法“parent::方法名”转于恩聪PHP学习教程

在PHP中不能定义重名的函数,也包括不能再同一个类中定义重名的方法,所以也就没有方法重载.单在子类中可以定义和父类重名的方法,因为父类的方法已经在子类中存在,这样在子类中就可以把从父类中继承过来的方法重写. 子类中重载父类的方法就是在子类中覆盖从父类中继承过来的方法,父类中的方法被子类继承过来不就可以直接使用吗?为什么还要重载呢?因为有一些情况我们必须要覆盖的.例如,有一个“鸟”类,在这个类中定义了鸟的通用方法“飞翔”.将“鸵鸟”类作为它的子类,就会将“飞翔”的方法继承过来,但只要一调用“鸵鸟”…

LaTeX学习教程

本来我对LaTeX不是看好的,毕竟都是命令格式的.觉得有word就足够啦word可视化操作方便快捷. 但是由于要写论文等,在导师要求下潜心学习一下,不知不觉间被LaTeX的强大功能所吸引.现在很多出版社和期刊都是用她来出版的.虽说它没有word那样容易上手但还是强烈建议大家学习LaTeX. 首先软件推荐大家用MiCTeX(注意不是MiKTeX哟),网上可搜索下载. MiCTeX简明手册至于LaTeX学习教程一份不太简短的latex介绍 L ATEX Notes 常见问题集画图就用METAP…

Deep Learning 13_深度学习UFLDL教程：Independent Component Analysis_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

前言理论知识:UFLDL教程.Deep learning:三十三(ICA模型).Deep learning:三十九(ICA模型练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘难点:本实验难点在于运行时间比较长,跑一次都快一天了,并且我还要验证各种代价函数的对错,所以跑了很多次. 实验内容:Exercise:Independent Component Analysis.从数据库Sampled 8x8 patches from the STL-10 dataset…

Deep Learning 12_深度学习UFLDL教程：Sparse Coding_exercise（斯坦福大学深度学习教程）

前言理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51…

Deep Learning 11_深度学习UFLDL教程：数据预处理（斯坦福大学深度学习教程）

理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步!如果说原始数据的获得,是深度学习中最重要的一步,那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分. 1.数据预处理的方法: ①数据归一化: 简单缩放:对数据的每一个维度的值进行重新调节,使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内逐样本均值消减:在每个样本上减去数据的统计平均值,用于平稳的数…

Deep Learning 10_深度学习UFLDL教程：Convolution and Pooling_exercise（斯坦福大学深度学习教程）

前言理论知识:UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘实验内容:Exercise:Convolution and Pooling.从2000张64*64的RGB图片(它是the STL10 Dataset的一个子集)中提取特征作为训练数据集,训练softmax分类器,然后从3200张64*64的RGB图片(它是th…

Deep Learning 9_深度学习UFLDL教程：linear decoder_exercise（斯坦福大学深度学习教程）

前言实验内容:Exercise:Learning color features with Sparse Autoencoders.即:利用线性解码器,从100000张8*8的RGB图像块中提取颜色特征,这些特征会被用于下一节的练习理论知识:线性解码器和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/08/3007435.html 实验基础说明: 1.为什么要用线性解码器,而不用前面用过的栈式自编码器等?即:线性解码器的作用? 这一点,Ng…

Deep Learning 8_深度学习UFLDL教程：Stacked Autocoders and Implement deep networks for digit classification_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…