WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Вопросы по теме 'saxon'

Неожиданное поведение xsl: apply-templates / xsl: with-param с Xalan-J и saxon по сравнению с xsltproc
Я изо всех сил пытаюсь научиться использовать XSLT 1.0 из java-кода, но постепенно постепенно теряю рассудок. У меня есть Xalan-J (как xalan.jar, так и xsltc.jar со всеми банками зависимостей), saxon и jing (последние два используются в другом...

saxon: использование fn:doc() в параметре запроса
Почему я не могу использовать fn:doc в «параметре запроса с использованием xpath»? Параметр документа работает нормально: saxon -q:test.xq +foo=foo.xml Но это дает мне ошибку "Неизвестный параметр: foo.xml" saxon -q:test.xq...
27.04.2024

Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]