public void open(String url);
从url打开一个xml文档,当文档不存在时创建。
public void open(File);
从File打开一个xml文档,当文档不存在时创建。
public void add(Object o);
添加一个对象到root下
public void add(List<Object> entries);
添加一组对象到root下
public void delete(String xPath);
通过xpath删除一个或多个element
public List<Object> find(String xPath);
通过xpath找到一组元素.
public void update(String xPath,String value);
更新一个或一组属性的value
public void save();
保存当前文档
public void saveAs(String url);
保存当前文档到指定的url
public void setRootName(String rootName);
设置root元素的名字,如果不设置默认值为"root".而且这个方法一定要在open()方法之前才会有效.
测试类:
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
public class TestObject {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
addTest();
}
public static void deleteTest(){
JomperXMLOperator jxo = new JomperXMLOperator();
jxo.open("test.xml");
jxo.delete("//Content[@contentLength='2']");
jxo.save();
}
public static void updateTest(){
JomperXMLOperator jxo = new JomperXMLOperator();
jxo.open("test.xml");
jxo.update("//Content[@contentLength='2']/@connectionType", "ok");
jxo.save();
}
public static void findTest(){
JomperXMLOperator jxo = new JomperXMLOperator();
jxo.open("test.xml");
List l = jxo.find("//Content[@contentLength='2']/@connectionType");
System.out.println(l);//
System.out.println(l.size());
}
public static void addTest(){
Content c = new Content();
c.setConnectionType("connectionType");
c.setContentType("contentType");
c.setContentDisposition("contentDisposition");
c.setContentLength(1);
c.setFileName("fileName");
c.setKeepAlive("keepAlive");
c.setServerDate("serverDate");
c.setServerType("serverType");
List l = new ArrayList();
l.add(c);
JomperXMLOperator jxo = new JomperXMLOperator();
jxo.setRootName("Contents");
jxo.open("test.xml");
jxo.add(l);
jxo.saveAs("ok.xml");
}
}
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说明文档1 队伍简介初赛名次第42名复赛名次第22名队伍名把球给我两名队员全部来自中国科学院大学2 算法思路首先手工标记第一阶段2015年和2017的图像里的建筑物,将大图像划分成小图像,训练多个模型,识别出图像中的建筑物,不对测试集(第二阶段的图像)进行任何标注,直接在图像上预测,分别识别出2015和2017的建筑物,再将所得的两张建筑物图像相减,对结果文件进行边缘平滑和散点去除即可得出最后的结果。切割成160*160、224*224、256*256大小的小图片训练模型基于第一阶段的训练数据,分别训练了deeplabv2、resnet_fcn两个模型,分别在3种大小的图像上训练得到了5个模型(由于resnet最小图像限制为197,只用了224和256两种大小的图像),设定输出概率大于0.5判定为建筑物,小于0.5则为非建筑物未在测试数据上进行建筑物标注,线下建筑物识别准确率82%左右,经过标注,建筑物识别准确率能达到90%。复赛初始提交,泛化成绩0.742。经过数据标注和再训练,最终成绩0.829。数据增强用于模型训练阶段,数据后处理是对
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