Вопросы по теме 'xml-deserialization'
Xml Deserialization - после неизвестного узла в xml-данных все поля остаются пустыми
я хочу десериализовать xml-строку в объект с помощью XmlSerializer. xml-строка содержит дополнительные неизвестные узлы , которые не охватываются моим классом объектов, который я хочу десериализовать. После десериализации поля перед неизвестным...
22.01.2024
C #: Могу ли я заставить XmlSerializer десериализовать XML-файл без определения пространства имен?
Я надеюсь, что кто-нибудь сможет мне с этим помочь.
Мне нужно сериализовать запрос из XML, чтобы его можно было преобразовать в вызов SOAP. Проблема в том, что у меня проблемы с успехом, когда в xml отсутствует определение xmlns.
Прежде всего,...
05.12.2023
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..