Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как разобрать ответ веб-службы в Android

В моем приложении, когда я отправляю запрос на сервер, я получаю ответ. Здесь я использую Soap WebService. Как прочитать этот ответ из моего приложения для Android. Здесь ответ в каком формате Json или xml?

response from server is :

anyType 
{ 
schema=anyType 
{ 
  element=anyType 
         { 
        complexType=anyType 
          { 
      choice=anyType 
            { 
        element=anyType 
             { 
         complexType=anyType 
              { 
          sequence=anyType 
              { 
element=anyType{}; 
element=anyType{}; 
element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; 
}; 
}; 
}; element=anyType{complexType=anyType{sequence=anyType{element=anyType{}; 
}; 
}; 
}; element=anyType{complexType=anyType{sequence=anyType{element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; element=anyType{}; 
}; 
}; 
}; element=anyType{complexType=anyType{sequence=anyType{element=anyType{}; }; }; }; }; }; }; }; 
diffgram=anyType 
{NewDataSet=anyType 
{Table=anyType 
{ObjectID=b4f3ace4-2bad-4c5d-aa8e-01041a8c3f35; 
OrgUnitID=356; 
AssignToOUon=2010-07-16T06:27:13-04:00; 
ComponentID=1; 
Description=Reference (Classroom Course); 
ContentType=Reference (Classroom Course); 
IconPath=Images\classroomcourse.gif; 
 IsContent=true; 
ObjectTypeID=28; 
ContentTypeThumbNail=tn_classroomcourse.gif; 
ContentID=b4f3ace4-2bad-4c5d-aa8e-01041a8c3f35; 
Name=Advanced Clinical Practice Quarter; 
ShortDescription=A clinical practicum experience that will focus on advanced, applied clinical laboratory techniques and concepts. The practicum experience will be individually designed for each student. The student will participate in choosing the practicum site.; 
Version=1; 
StartPage=http://clsonline.uc.edu/pages/academics/?course_descriptions#cls13; CreatedUserID=5999; 
CreatedDate=2010-07-16T06:26:56.58-04:00; 
Keywords=clinical laboratory; 
Downloadable=false; 
PublishedDate=2010-07-16T06:27:02.22-04:00; Status=Published; CMSGroupID=1648; 
LongDescription=anyType{}; MediaTypeID=6; eCommBussinessRule=0; SalePrice=0.00; FolderPath=B4F3ACE4-2BAD-4C5D-AA8E-01041A8C3F35; Author=James  Rawson; ViewType=1; WindowProperties=status=no,toolbar=no,menubar=no,resizable=yes,location=no,scrollbars=yes,left=10,top=10,width=750,height=470; Currency=          ; SCOID=16290; Active=true; E

Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..