Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Преобразование источника StAX в Java

У меня есть код вроде:

XMLInputFactory xif = XMLInputFactory.newInstance()
TransformerFactory tf = TransformerFactory.newInstance("org.apache.xalan.processor.TransformerFactoryImpl", null)

Transformer t = tf.newTransformer()
DOMResult result = new DOMResult()
t.transform(new StAXSource(reader), result)

Что выдает следующую ошибку:

Поймано: javax.xml.transform.TransformerException: невозможно преобразовать источник типа javax.xml.transform.stax.StAXSource

Объект читателя имеет тип com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.XMLStreamReaderImpl

java xml-parsing xalan stax
29.05.2013

  • Итак, проблема здесь в том, что я должен использовать TransformerFactory типа org.apache.xalan.internal.xsltc.trax.TransformerFactoryImpl. К сожалению, Eclipse, похоже, не предоставляет мне этого. Также стоит отметить, что аналогичный код за пределами Eclipse работает, как и ожидалось. 29.05.2013

Ответы:


1

Так что я тупо пытался сделать не то. Это исправило это:

System.setProperty("javax.xml.transform.TransformerFactory",
"com.sun.org.apache.xalan.internal.xsltc.trax.TransformerFactoryImpl");
03.06.2013
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..