单片机接入云端大部分都会用到json字符串的构建和解析，该资源是通过stm32f1系列单片机构建了json并完成解析，具体内容可参考博客文章。

Python语言下使用爬虫工具从求医问药网爬取、解析相应的数据内容，经处理融合后生成结构化数据文件。 以此文件可构建起以疾病为中心的医疗知识图谱，实体规模4.4万，实体关系规模30万。 医药领域知识图谱，主要包含实体约4.4万个，其中包括Check，诊断检查项目，3353；Department，医疗科目，54；Disease，疾病，8807；Drug，药品，3828；Food，食物， 4870；Producer，在售药品，17201；Symptom，疾病症状，5,998。 关系总计约30万条，主要包括属于、疾病常用药品、疾病宜吃食物、药品在售药品、疾病所需检查、疾病忌吃食物、疾病推荐药品、疾病推荐食谱、疾病症状、疾病并发疾病等。 属性包含疾病名称、 疾病简介、疾病病因、预防措施、治疗周期、治疗方式、治愈概率、疾病易感人群等

在本文中，我们将深入探讨如何在Windows操作系统上安装64位版本的NotePad++文本编辑器，以及如何为NotePad++添加JSON格式化的功能。NotePad++是一款非常流行的开源文本编辑器，尤其受到程序员和开发者们的喜爱，因为它支持多种编程语言，并且可以自定义和扩展功能。 我们来了解如何安装64位NotePad++。在安装前，请确保您的操作系统是64位的，因为64位版本的NotePad++只能在64位Windows环境下运行。您可以在NotePad++的官方网站下载64位版本的安装包。下载完成后，双击运行安装程序，按照向导的提示进行操作，选择安装路径，勾选需要的组件，最后点击“安装”按钮完成安装过程。 安装完成后，为了使NotePad++具备JSON格式化的功能，我们需要添加一个插件。这里的关键文件通常是一个名为"json Viewer"或"NppJSONViewer"的插件，它提供了一个简洁的界面来显示和格式化JSON数据。您可以在NotePad++的插件管理器中找到这个插件，或者从互联网上下载其对应的dll文件（例如：NppJSONViewer.dll）。 要手动安装插件，首先将下载的dll文件复制到NotePad++的“plugins”目录下。通常，该目录位于“C:\Program Files (x86)\Notepad++\plugins”（如果你的NotePad++安装在默认位置）。然后，重启NotePad++，您应该能在“插件”菜单中看到新添加的“JSON Viewer”选项。 接下来，让我们了解一下如何使用这个JSON格式化功能。在NotePad++中打开一个包含JSON数据的文件，点击“插件”菜单，选择“JSON Viewer”，然后点击“Format JSON”。NotePad++会自动对JSON数据进行格式化，使其更易读。如果需要，还可以通过“JSON Viewer”菜单中的其他选项来折叠或展开JSON对象和数组。 除了基本的格式化功能，某些版本的JSON Viewer插件还提供了高亮显示、验证JSON语法和折叠代码等高级特性。这些功能可以帮助开发者快速检查JSON文件的结构是否正确，提升开发效率。 安装64位NotePad++并添加JSON格式化功能是提高工作效率的一个好方法，特别是对于经常处理JSON数据的用户。通过上述步骤，您可以轻松地在Windows系统上实现这一目标，享受到更强大、更便捷的文本编辑体验。在日常工作中，不要忘记定期更新NotePad++和其插件，以获取最新的功能和安全修复。

标题中的“英汉汉英词库 json格式”指的是一个包含英语和汉语词汇的双语词典，该词库被组织并存储为JSON（JavaScript Object Notation）格式的文件。JSON是一种轻量级的数据交换格式，它易于人阅读和编写，同时也方便机器解析和生成。在本案例中，这个JSON文件很可能包含了一系列的键值对，键可能是英文单词，值则是对应的汉语翻译。 描述中提到，这个资源是制作者为了解决寻找词库的困扰而创建的，因此它可能包含了丰富的词汇量，覆盖日常生活、专业术语等多方面内容。作者还计划发布SQL语句版本和XML数据格式的版本，这表明他或她旨在提供多种数据结构供不同需求的用户选择。SQL版本可能是一个数据库脚本，可以直接导入到关系型数据库中，便于高效查询和管理；XML版本则提供了另一种结构化数据的表示方式，适用于更复杂的数据组织和交换场景。 标签中的“英汉”和“汉英”表明词库支持双向翻译，即既可以从英语翻译成汉语，也可以从汉语翻译成英语，这对于学习者和开发者来说是非常实用的。"DB"标签暗示了词库可能与数据库相关，可能用于构建翻译应用或服务的基础数据。 在压缩包内的文件名为“dictionary-json.txt”，这通常是一个文本文件，里面以JSON格式编码了词典的内容。打开这个文件，我们可以期待看到一系列的JSON对象，每个对象代表一个词目，包含英语和汉语的对应翻译。例如，一个条目可能类似于`{"english": "hello", "chinese": "你好"}`。 综合以上信息，这个资源对于学习者、语言处理算法开发者或者需要在应用中集成翻译功能的程序员来说都是宝贵的。通过解析和利用这个JSON词库，用户可以自定义翻译工具，或者将其集成到各种软件系统中，实现自动化的英汉、汉英转换功能。

notepad++插件，json格式化、排序、压缩

OpenSketch是一款基于JavaScript开发的工具，它专注于提供Sketch与JSON之间的数据互换功能。Sketch是一款在设计界广泛应用的矢量图形编辑软件，特别是在UI/UX设计领域，而JSON（JavaScript Object Notation）则是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。OpenSketch的出现，旨在解决设计师们在跨平台协作或者集成自动化工作流程时的数据转换问题。 1. **Sketch文件格式理解**：Sketch文件通常以`.sketch`扩展名结尾，它是苹果MacOS平台上的专有格式，包含了一系列图层、样式、符号和其他设计元素。这些数据以二进制形式存储，使得直接读取和修改变得复杂。 2. **JSON格式的优势**：JSON是一种文本格式，可以被各种编程语言轻松处理。当Sketch文件转换为JSON时，设计元素被分解为可读性强的键值对，便于非Sketch环境下的编辑和分析。例如，开发者可以轻松解析JSON来提取颜色、尺寸、字体等设计属性。 3. **OpenSketch的工作原理**：OpenSketch利用JavaScript库解析Sketch文件，将内部结构转化为JSON对象。这个过程涉及到解析二进制数据，提取图层结构、样式信息以及符号定义等。相反，从JSON到Sketch的导出则是将解析后的数据重构回Sketch的二进制格式，从而完成数据的双向转换。 4. **JavaScript开发**：作为OpenSketch的基础，JavaScript是一种动态类型的脚本语言，广泛应用于Web开发。在这个项目中，开发者可能使用了Node.js，一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，来提供命令行工具和服务器端的功能。 5. **其他杂项**：标签中的"JavaScript开发-其它杂项"可能暗示OpenSketch不仅涉及基本的JavaScript编程，还可能包含一些特定领域的技术，如图形解析算法、数据序列化/反序列化策略，或者是与其他设计工具或框架的集成。 6. **源代码分析**：在压缩包中的`open-sketch-master`可能包含了OpenSketch项目的源代码。通过查看和分析源代码，我们可以深入理解其内部实现，包括如何处理Sketch的图层结构、如何进行数据转换以及可能存在的优化技巧。 7. **应用实例**：OpenSketch可用于自动化工作流，比如将Sketch设计自动转化为前端代码，或是进行设计系统的版本控制。此外，它也可以帮助非Sketch用户理解和修改Sketch设计，提高团队协作效率。 8. **挑战与注意事项**：由于Sketch文件的复杂性，转换过程中可能会丢失某些特定的细节或效果。因此，在使用OpenSketch时，设计师和开发者需要理解这种转换的局限性，并做好数据备份。 OpenSketch是一个有价值的工具，它通过JavaScript实现了Sketch与JSON格式之间的无缝转换，为设计与开发团队提供了更灵活的合作方式。通过深入研究其源代码和使用实践，我们可以学习到更多关于文件解析、数据转换以及JavaScript编程的实际应用。

更新版本（工具支持字符串属性选择格式化。更改已发现的bug）。在开发中，如果用到Json传递或者存储数据，Newtonsoft.Json序列化后的内容很难阅读，Json格式化（树状结构）工具由此诞生。压缩包中包含一个美化工具（exe）、C# net 3.5的格式化dll和一个简单的demo文件(exe工具可以直接运行使用，在开发中使用请参照demo）。格式化示例输出（内容和使用的Newtonsoft.Json版本有关）： { "Itg": 0, "Time": "2015-04-25T22:31:03.2562718+08:00", "Mode": { "Itg": 0, "Time": "0001-01-01T00:00:00", "Mode": null, "Bytes": null, "StrList": null, "Modes": null } ｝

形式：以JSON格式解析和验证表单

其中包括(600张以上的细胞核图像分割数据集，为医疗图像人工智能等从事者提供数据集，包括json格式和coco格式的标注)

在进行image captioning实验时，通常会使用COCO、Flickr8k和Flickr30k等数据集。这些数据集已经处理好了格式，因此我们可以直接使用它们。然而，当我们需要使用自定义的数据集来完成特定任务时，就需要将其转换为json格式的数据集。目前，关于这方面的代码资料相对较少。因此，本文作者花费了一些时间，从头编写了一个能够将自定义的image captioning数据集转换为COCO JSON格式的代码。