Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Xslt изменить узел и добавить пространство имен

У меня есть следующий XML

<?xml version="1.0"?>
<location>
<Destination>Des01</Destination>
<DesCode>ACD8701</DesCode>
<UniqueId>023154</UniqueId>
<Amount>26</Amount>
</location>

Я хочу изменить <location> на <abc_ItemUpdate> и добавить пространство имен, чтобы результат после использования XSLT выглядел следующим образом:

<ns0:abc_ItemUpdate xmlns:ns0="http://schemas.microsoft.com/Sql/2008/05/TypedProcedures/dbo">
    <ns0:Destination>Des01</ns0:LegalEntity>
    <ns0:DesCode>ACD8701</ns0:DesCode>
    <ns0:UniqueId>023154</ns0:UniqueId>
    <ns0:Amount>26</ns0:Amount>
</ns0:abc_ItemUpdate>

заранее спасибо

xml namespaces replace xslt
12.06.2012

Ответы:


1
  • Я бы сделал одно незначительное изменение: используйте name="ns0:{local-name()}", чтобы он по-прежнему работал, если применяется к вводу, который уже использует префиксы пространства имен. 13.06.2012
    • 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..