我们正在创建一个使用大量XML解析的应用程序，我想也许可以使用JSON，因为我们可以使用JSON作为XML的替代品。我需要测试JSON或XML哪个更快，但想先在这里征求意见。JavaScript中的JSON是原生的，而且速度很快。肯定比解析XML快。但是在Delphi中没有用于执行此操作的本地类。所以我的问题是-在Delphi中使用XML或JSON解析器库哪个更快？或者它们的速度相等？如果它更快，那么您更喜欢-DelphiWebUtils,JSONDelphiLibrary或JSONToolkit 最佳答案 有了一个编写良好的解析器
我在此处粘贴了一些使用gccfile.c-lxml2编译且没有警告的代码，假设您的系统中安装了libxml2。#include#include#include#include#includexmlDocPtrgetdoc(char*docname){xmlDocPtrdoc;doc=xmlParseFile(docname);if(doc==NULL){fprintf(stderr,"Documentnotparsedsuccessfully.\n");returnNULL;}returndoc;}xmlXPathObjectPtrgetnodeset(xmlDocPtrdoc,xml
如果我通过xmllint运行此XML验证:xmllint--noout--schemaschema.xsdtest.xml我收到此成功消息:.../test.xmlvalidates但是，如果我通过libxml2的CAPI运行相同的验证:intresult=xmlSchemaValidateDoc(...)我得到一个1845的返回值和这个失败消息:Element'{http://example.com/XMLSchema/1.0}foo':Nomatchingglobaldeclarationavailableforthevalidationroot.我完全无法理解。:(schema.
可以将旧的C风格的cvMat矩阵传递给cvSave()函数，以便轻松写入XML文件。新的C++风格cv::Mat和cv::Mat_此函数不接受矩阵。OpenCV引用有一个关于XML持久性的部分，但是三个类(FileStorage、FileNode和FileNodeIterator)缺少任何描述或示例，我无法从界面中弄清楚如何使用它们。谢谢。编辑:这实际上涉及OpenCV的新C++界面中的许多其他功能，从2.1版。文档有些地方很差，函数参数不一致，用户组要么不知道，要么有比回答问题更好的事情要做。我打算暂时使用旧的C接口(interface)。文档好多了，更不用说O'Reilly的书了。
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion我正在为嵌入式系统开发一个项目，该系统使用XML将数据传入和传出系统。我不希望XML处理分解为使用snprintf()构建XML字符串的一堆位/strcat()和friend或通过计算“”和“>”字符来解析XML。我发现了几个XML库，
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion我正在寻找一个用于嵌入式项目的非常小的XML解析器。它需要编译到10-15k，不需要验证，并且需要简单和可移植。
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。你能推荐一些最好的CXML解析器吗？
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭上个月。社区在上个月审查了是否重新打开此问题并使其关闭:原始关闭原因未解决Improvethisquestion如果你熟悉OpenCV库，你就会知道什么是HaarCascade图像目标检测。通过图像对象检测，我的意思是，比如人脸检测或其他东西。我有一些用于人脸检测的HaarCascadeXML，但我不知道如何创建自己的。我想创建HaarCascadeXML来检测简单的亮圆光源(即来自电视Remote的闪烁红外光)。那么，如何创建要在OpenCV中使用
Anaconda中condainstall/Solvingenvironment速度慢问题其中一些可能的方法问题今天在用实验室的Linux主机创建新的conda环境的时候遇到了一个问题，在使用Anaconda中的condainstall来安装包的时候会卡在Solvingenvironment这一步,有时候还会多次失败重试原因Conda中包含的软件越来越多，而且软件的不同版本都保留了下来，软件的索引文件越来越大，安装一个新软件时搜索满足环境中所有软件依赖的软件的搜索空间也会越来越大，导致solvingenvironment越来越慢，确定待安装包的依赖包之间的兼容和已安装软件之间的兼容，获得需要下
我在任何地方都找不到任何适用于Windows的时钟漂移RNG代码，所以我尝试自己实现它。我还没有通过ent或DIEHARD运行这些数字，我只是想知道这是否是正确的...voidQueryRDTSC(__int64*tick){__asm{xoreax,eaxcpuidrdtscmovedi,dwordptrtickmovdwordptr[edi],eaxmovdwordptr[edi+4],edx}}__int64clockDriftRNG(){__int64CPU_start,CPU_end,OS_start,OS_end;//getCPUticks--usesRDTSContheP
