安装模块
pip install lxml
from lxml import etree
xml_str='''<root>
<A num="0" num2="0"/>
<B Version="2.1"/>
</root>
'''
#根据xml路径解析
xml_tree=etree.XML(xml_str)
nodes = xml_tree.xpath('//B')
data=nodes[0].attrib.get('Version')
print(data)
获取到B标签中的Version属性的值=2.1
nodes = xml_tree.xpath('//B')
这里//代表任意节点开始
B代表B标签
data=nodes[0].attrib.get('Version')
返回的是一个列表,是所有B结点,但是例子中只有一个B标签,所以直接取[0]
节点.attrib是一个dict对象,记住你支队分别是 属性:属性值
esp32开发使用的都是乐鑫的idf,vscode上有其插件可以下载:这里注意选择1.2.0版本的,1.3.0那个安装页面没有了,反正装这个版本没啥影响。如果不小心装了1.3.0,可以在插件那里点设置,安装另一个版本即可。首次打开(或者说之前没装过),打开插件就能看到这个页面:这里选择高级,然后对目录做一些处理:这里准备两个文件夹,用来放idf和tools服务器来源尽量选择乐鑫的,我试了科学上网github也没顶住,然后改用乐鑫还是不行,总在第二部失败,不过我看还是有_vscode銝要o active kit
定义宏可以说是每个敲代码敲得多的人必然需要学习的一项新技能。毕竟代码里有很多地方是重叠的,如果能把这些地方简短地表示出来可以大大缩减工作量。比如博主打ACM的时候就特别喜欢定义这么一个宏#define rep(i, x, y) for(int i= x; i < y; i++)这样子一来,for循环少了80%,变成了简短的rep,可以说是非常爽了。你有没有想过?宏比你想的有意思得多。事先说明,博主全文的代码均使用GCC 4.9.2编译。文章目录#define true false#de_#define true false
文章目录一、构建虚拟环境二、创建解释器三、添加所需模块四、打包一、构建虚拟环境1、打开终端2、进入指定路径cd D:\software\pycharm\project\other_venv3、创建虚拟环境(名称为excel)python -m venv excel二、创建解释器三、添加所需模块1、重新添加一个终端2、安装模块pip install xlrd==1.2.0 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi_pycharm虚拟环境打包
一、感知模型概述感知机是一种基本的前馈式双层神经网络模型,也就是说感知机是没有隐层的,他仅由输入层和输出层组成,输入为实例的特征向量,输出为二分类的类别预测,如下图所示:感知模型与前面我们讲到的神经网络模大致相同,通过权重及偏移等参数的训练,使其模型脱离线性。虽然感知机处理问题的能力有限,但其核心思想却在基于神经网络的众多改进模型中得到了广泛应用。二、感知模型及其传播感知机的整个学习过程由以下五个步骤组成,接下来进行详细阐述。第一,在最开始的0时刻,初始化各个连接权重和输出节点的偏差,默认为-0_感知模型
一般使用问题1、会有集群本身资源瓶颈,如内存、磁盘等;2、业务量大,数据处理排队等候时间长;3、调度任务管理 ;4、hive脚本执行参数调优;..._hadoop\\/hive使
为什么会有这4种引用Java中的引用的定义很传统:如果Reference类型的数据中存储的数值代表的是另外一块内存的起始地址,就称这块内存代表着一个引用。 这种定义很纯粹,但是太过狭隘,一个对象在这种定义下只有被引用或者没有被引用两种状态,对于如何描述一些“食之无味,弃之可惜”的对象就显得无能为力。 我们希望能描述这样一类对象:当内存空间还足够时,则能保留在内存之中;如果内存空间在进行垃圾收集...
一、下拉选项框的回显 Step1:拿到数据库的值。 Step2:以下是一个layui.open弹框,其他字段不再赘述。 Step3:给下拉选项框赋值。 Step4:在ajax返回的success里书写下拉选的回显,查到哪个就让其打开为selected。 Step5:此时的sex就是上面查到的值,下拉选项框回显成功。二、复选框的回显 Step1:拿到数据库的值。 Step2:此时分两种情况。1. 复选框的修改回显和本页面是同一个。..._layui选择框回显跟下拉回显不一致
当应用继承ContentProvider类,并重写该类用于提供数据和存储数据的方法,就可以向其他应用共享其数据。ContentProvider为存储和获取数据提供了统一的接口。虽然使用其他方法也可以对外共享数据,但数据访问方式会因数据存储的方式而不同,如采用文件方式对外共享数据,需要进行文件操作读写数据;采用sharedpreferences共享数据,需要使用sharedpreferences A
由于写完一个项目后,只能在自己的电脑上运行,换一台电脑的话就需要各种环境配置,如此麻烦,费力费时。项目小还好,一遇到那种大型的项目变束手无策了,因此想到了学习Docker来解决这个问题——以此达到应用程式跨平台间的无缝接轨运作个人学习教程:尚硅谷_Docker核心技术https://www.bilibili.com/video/av27122140/?p=15&t=133今天在学习D..._centos6 no package
参考:https://zhidao.baidu.com/question/421247296.html一、数字转字符串1、通用转换头文件stdio.h int sprintf( char *buffer, const char *format [, argument,...] ); //用法仿照printf2、整数转字符串(支持负数)头文件stdlib.h形参:string为接收转换结果的缓冲区...
基本要求:1.程序风格良好(使用自定义注释模板),两种以上算法解决最大公约数问题,提供友好的输入输出。提高要求:1.三种以上算法解决两个正整数最大公约数问题。 2.求3个正整数的最大公约数和最小公倍数。 import java.util.Scanner;/** * 求两个正整数的最大公约数和最小公倍数 * @author 123 * *..._题要求两个给定正整数的最大公约数和最小公倍数。 输入格式: 输入在一行中给
在语义分割任务应用深度卷积神经网络有两个挑战:一个问题是深度网络中的pooling层的使用使得特征分辨率越来越小,网络学习的特征更加抽象化,这不利于期望局部空间细节信息的密集型任务例如图像分割。因此作者建议应用空洞卷积来应对这个问题。另一个问题是物体的多尺度。解决这个问题主要分为4类,第一类将深度网络应用于图像金字塔,以提取物体在不同尺度下的特征。第二类应用encode-decode结构,利..._deeplabv3