XSD与XML的检测示例代码
xml与xsd的匹配性检测示例
import java.io.File; import javax.xml.transform.Source; import javax.xml.transform.stream.StreamSource; import javax.xml.validation.SchemaFactory; public class XmlHandler { public static final String XSD_FILE_PATH = "automation.xsd"; public static void checkXSD(File xmlFile) { SchemaFactory schemaFactory = SchemaFactory.newInstance("http://www.w3.org/2001/XMLSchema"); try { schemaFactory.newSchema( new Source[] { new StreamSource( Thread.currentThread().getContextClassLoader().getResourceAsStream(XSD_FILE_PATH))} ).newValidator().validate(new StreamSource(xmlFile)); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("XSD检测失败",e); } } }
不抛异常表示检测通过。
Atas ialah kandungan terperinci XSD与XML的检测示例代码. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Bolehkah fail XML dibuka dengan PPT? XML, Extensible Markup Language (Extensible Markup Language), ialah bahasa markup universal yang digunakan secara meluas dalam pertukaran data dan penyimpanan data. Berbanding dengan HTML, XML lebih fleksibel dan boleh menentukan tag dan struktur datanya sendiri, menjadikan penyimpanan dan pertukaran data lebih mudah dan bersatu. PPT, atau PowerPoint, ialah perisian yang dibangunkan oleh Microsoft untuk membuat pembentangan. Ia menyediakan cara yang komprehensif untuk

Prestasi i77700 adalah mencukupi untuk menjalankan win11, tetapi pengguna mendapati bahawa i77700 mereka tidak boleh dinaik taraf kepada win11 Ini terutamanya disebabkan oleh sekatan yang dikenakan oleh Microsoft, jadi mereka boleh memasangnya selagi mereka melangkau sekatan ini. i77700 tidak boleh dinaik taraf kepada win11: 1. Kerana Microsoft mengehadkan versi CPU. 2. Hanya Intel generasi kelapan dan versi ke atas boleh terus menaik taraf kepada win11 3. Sebagai generasi ke-7, i77700 tidak dapat memenuhi keperluan naik taraf win11. 4. Walau bagaimanapun, i77700 benar-benar mampu menggunakan win11 dengan lancar dari segi prestasi. 5. Jadi anda boleh menggunakan sistem pemasangan langsung win11 laman web ini. 6. Selepas muat turun selesai, klik kanan fail dan "muat"nya. 7. Klik dua kali untuk menjalankan "Satu klik

Tukar data XML dalam Python kepada format CSV XML (ExtensibleMarkupLanguage) ialah bahasa penanda boleh diperluas yang biasa digunakan untuk penyimpanan dan penghantaran data. CSV (CommaSeparatedValues) ialah format fail teks dipisahkan koma yang biasa digunakan untuk import dan eksport data. Semasa memproses data, kadangkala data XML perlu ditukar kepada format CSV untuk analisis dan pemprosesan yang mudah. Python adalah yang kuat

Mengendalikan Ralat dan Pengecualian dalam XML Menggunakan Python XML ialah format data yang biasa digunakan untuk menyimpan dan mewakili data berstruktur. Apabila kami menggunakan Python untuk memproses XML, kadangkala kami mungkin menghadapi beberapa ralat dan pengecualian. Dalam artikel ini, saya akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk mengendalikan ralat dan pengecualian dalam XML, dan menyediakan beberapa kod sampel untuk rujukan. Gunakan pernyataan cuba-kecuali untuk menangkap ralat penghuraian XML Apabila kami menggunakan Python untuk menghuraikan XML, kadangkala kami mungkin menghadapi beberapa

Hari ini saya ingin memperkenalkan kepada anda artikel yang diterbitkan oleh MIT minggu lepas, menggunakan GPT-3.5-turbo untuk menyelesaikan masalah pengesanan anomali siri masa, dan pada mulanya mengesahkan keberkesanan LLM dalam pengesanan anomali siri masa. Tiada penalaan dalam keseluruhan proses, dan GPT-3.5-turbo digunakan secara langsung untuk pengesanan anomali Inti artikel ini ialah cara menukar siri masa kepada input yang boleh dikenali oleh GPT-3.5-turbo, dan cara mereka bentuk. gesaan atau saluran paip untuk membenarkan LLM menyelesaikan tugas pengesanan anomali. Izinkan saya memperkenalkan karya ini kepada anda secara terperinci. Tajuk kertas imej: Largelanguagemodelscanbezero-shotanomalydete

Python menghuraikan aksara khas dan jujukan melarikan diri dalam XML XML (eXtensibleMarkupLanguage) ialah format pertukaran data yang biasa digunakan untuk memindahkan dan menyimpan data antara sistem yang berbeza. Semasa memproses fail XML, anda sering menghadapi situasi yang mengandungi aksara khas dan urutan melarikan diri, yang boleh menyebabkan ralat penghuraian atau salah tafsiran data. Oleh itu, apabila menghuraikan fail XML menggunakan Python, kita perlu memahami cara mengendalikan aksara khas dan urutan melarikan diri ini. 1. Watak istimewa dan

Cara mengendalikan format data XML dan JSON dalam pembangunan C# memerlukan contoh kod khusus Dalam pembangunan perisian moden, XML dan JSON ialah dua format data yang digunakan secara meluas. XML (Extensible Markup Language) ialah bahasa penanda yang digunakan untuk menyimpan dan menghantar data, manakala JSON (JavaScript Object Notation) ialah format pertukaran data yang ringan. Dalam pembangunan C#, kami selalunya perlu memproses dan mengendalikan data XML dan JSON Artikel ini akan memfokuskan pada cara menggunakan C# untuk memproses kedua-dua format data ini dan melampirkan

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh
