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XML文档表示DOM

%XML.Document类和%XML.Node类使可以任意XML文档表示DOM(文档对象模型)。然后,可以导航此对象并对其进行修改。还可以创建一个新的DOM并将其添加到其中。...如果未声明字符编码,InterSystems IRIS将使用本书前面的“输入和输出的字符编码”中描述的默认值。如果这些默认值不正确,请修改XML声明,使其指定实际使用的字符集。...示例1:文件转换为DOM例如,下面的方法读取一个XML文件,并在表示该文档的返回%XML.Document的一个实例:ClassMethod GetXMLDocFromFile(file) As %XML.Document...如果此参数真,则该方法忽略任何空格。SkipWhitespace的默认值false。移动到父节点要移动到当前节点的父节点,请使用%XML.Node实例的MoveToParent()方法。...如果此参数真,则该方法不会移动到文档节点(根)。restrictDocumentNode的默认值False。移动到特定节点要移动到特定节点,可以设置%XML.Node实例的NodeId属性。

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Vim 设置 Rust IDE

在本文中,我说明如何为 Rust 应用开发设置 Vim。 安装 Vim Vim 是 Linux 和 Unix 中最常用的命令行文本编辑器之一。...要设置 Rust 进行开发,请下载 Rustup,这是一个方便的 Rust 安装器工具,并在你的终端上运行以下命令(如果你使用 macOS、Linux 或任何其他类 Unix 系统): $ curl -...然后,你看到如下输出: stable installed - rustc 1.43.1 (8d69840ab 2020-05-04) Rust is installed now. Great!...编译你的应用 现在你可以使用 cargo build 编译你的第一个 Rust 应用: $ cd my_hello_world $ cargo build 你的终端输出类似于以下内容: Compiling...你在本地的 Vim 编辑器中设置了 Rust IDE,开发了第一个 Rust 应用,并使用 Cargo 包管理器工具构建、测试和运行了它。

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句子表示向量(上):无监督句子表示学习(sentence embedding)

算法描述如下(其中\(v_s, u\)的shape均为[d, 1],\(uu^T\)[d,d]的矩阵,d词向量维度): ?...,L\),其中\(L\)句子个数(窗口大小); 一个窗口内的所有句子的语义向量进行级联,得到大小\((L \times k) \times 1\)的语义向量\(h_C = [h_{s_1},h_{...,其中\(W_{sen}\)大小\(H \times (L \times k)\)的矩阵,\(b_{sen}\)大小\(H \times 1\)的偏移向量; 最后\(q_C\)输入到全连接层进行二分类...为了得到句子向量,句子看成一个完整的窗口,模型的输入句子中的n-grams,目标是预测句子中的missing word(目标词),而句子向量是所有n-grams向量表示的平均。...实验设置候选句子集合大小3,即\(S_{cand}​\)包含1个上下文句子和两个无关句子。模型结构如下: ?

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句子表示向量(下):基于监督学习的句子表示学习(sentence embedding)

引言 上一篇介绍了如何用无监督方法来训练sentence embedding,本文介绍如何利用监督学习训练句子编码器从而获取sentence embedding,包括利用释义数据库PPDB、自然语言推理数据...论文模型的基本流程是输入mini-batch的释义对\(\)集合\(X_b\),并通过对\(X_b\)中的句子进行采样得到\(x_1,x_2\)对应的负样本\(t_1, t_2\),这四个句子通过编码器...对于全体训练数据\(X\),目标函数如下,其中\(\lambda_c,\lambda_w\)正则化参数,\(W_w\)word embedding参数,\(W_{w_{initial}}\) word...当正则化程度很高时(模型参数几乎不更新),iRNN变成模型1(词向量平均),不同的是iRNN能够考虑词序,有希望能够比模型1效果好; LSTM,取最后一个隐状态向量。...{ w } ^ { 1 } , u _ { w } ^ { 2 } , u _ { w } ^ { 3 } , u _ { w } ^ { 4 }​\)(multiple views),对应产生4个表示后进行连结作为最终的句子表示

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(四) 如何socket设置非阻塞模式

另外,windows和linux平台上accept()函数返回的socekt也是阻塞的,linux另外提供了一个accept4()函数,可以直接返回的socket设置非阻塞模式: int accept...socket非阻塞模式,不仅要设置O_NONBLOCK模式,还需要在接收和发送数据时,需要使用MSG_DONTWAIT标志,即在recv,recvfrom和send,sendto数据时,flag设置...参数设置FIONBIO,*argp=0即设置成阻塞模式,而*argp非0即可设置成非阻塞模式。...,则会失败,你必须先调用WSAAsyncSelect()通过设置lEvent参数0或调用WSAEventSelect()通过设置lNetworkEvents参数0来分别禁用WSAAsyncSelect...再次调用ioctlsocket()将该socket设置成阻塞模式才会成功。因为调用WSAAsyncSelect()或WSAEventSelect()函数会自动socket设置成非阻塞模式。

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经典论文 | Nerf: 场景表示用于视图合成的神经辐射场

NeRF提出一个静态场景表示5D输入,即:空间中某个位置的3D坐标以及观察方向,通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度,使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片,然后和 ground...“隐式表示”3D场景通常用一个函数来描述场景几何,在表达大分辨率场景的时候它的参数量相对于“显示表示”是较少的,并且隐式表示函数是种连续化的表达,对于场景的表达会更为精细[1]。...这条射线的颜色用积分的方式表示: T(t)表示的是射线从 t_n 到 t_f 这一段的累计透明度,即该射线从 t_n 到 t_f 都没有因击中任何粒子而被停下的概率,具体写作: 其作用是在前面有遮挡物体存在的情况下后面物体对积分结果的影响减小...ϜΘ重写成由两组函数组成:ϜΘ = Ϝ′Θ ∘ γ,其中Ϝ′Θ仍常规MLP网络,需要通过训练学习得到,而γ用于输入映射到高维空间中,论文中使用的是R→R^2L的正余弦周期函数的形式: 在实验中对位置和视角信息使用不同的参数...个维度;同理对于γ(d)设置 L=4可知有24个维度,与神经网络构架图中矢量维度一致。

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