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**jsoup库详解** 在Java开发中，处理HTML文档是一项常见的任务，比如抓取网页数据、解析HTML结构或进行Web爬虫项目。jsoup是一个强大的Java库，专门设计用于处理和解析HTML。jsoup-1.11.2.jar是这个库的一个版本，它的下载意味着我们可以利用它提供的功能来高效地操作HTML文档。 jsoup的核心特性在于其能够模拟浏览器对HTML的理解，提供了丰富的API来提取和操作数据。以下是对jsoup库的一些关键知识点的详细说明： 1. **HTML解析**：jsoup能够解析HTML文档，并生成一个与原始文档结构一致的DOM树。这使得开发者可以像操作DOM节点一样轻松地遍历和修改HTML内容。 2. **选择器API**：jsoup支持CSS选择器，允许开发者使用类似于jQuery的语法来定位HTML元素。例如，`select("div.container p")`可以选取所有类名为`container`的div内的段落元素。 3. **数据提取**：通过元素的`text()`、`html()`和`attr()`方法，我们可以方便地获取元素的文本内容、HTML源码或属性值。这对于从网页中提取特定信息非常有用。 4. **安全HTML清理**：jsoup提供了一种安全的方式来清理不安全的HTML输入，确保注入的内容不会破坏页面结构或引入恶意代码。这对于处理用户提交的HTML内容至关重要。 5. **连接功能**：jsoup不仅限于解析本地文件，它还可以直接从URL加载HTML内容。`Jsoup.connect(url).get()`可以建立HTTP连接并获取网页内容。 6. **形式化输出**：如果需要将HTML输出为格式化的字符串，可以使用`prettyPrint()`或`outerHtml()`方法，这样可以让代码更易于阅读和调试。 7. **DOM操作**：jsoup提供了添加、删除、修改DOM元素的方法，如`append()`, `prepend()`, `remove()`等，使得动态修改HTML文档变得简单。 8. **事件处理**：虽然不像JavaScript那样支持DOM事件，但jsoup可以通过自定义函数模拟一些简单的交互逻辑，例如查找并处理特定元素。 9. **性能优化**：jsoup设计得相当轻量级，内存占用低且执行速度快，适合处理大量HTML数据。 10. **版本兼容性**：jsoup-1.11.2版本发布于2017年，它与Java 6及以上版本兼容，这意味着即使在较旧的环境中也能运行。 在实际开发中，jsoup广泛应用于网页抓取、数据分析、自动化测试等领域。通过熟练掌握jsoup，开发者可以有效地处理HTML文档，提升工作效率。下载并导入jsoup-1.11.2.jar到项目中，即可开始利用这些功能，实现对HTML的强大控制。

Python库是一组预先编写的代码模块，旨在帮助开发者实现特定的编程任务，无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能，如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库，如NumPy、Pandas和Requests，极大地丰富了Python的应用领域，从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径，而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具，以高效率、高质量地完成复杂任务。例如，Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎，它们提供了广泛的工具和技术，可以创建高度定制化的图表和图形，帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

EhLib VCL 11.0 Build 11.0.021 source included version (Professional Edition) With EhLibInstaller ver 10.3.01 (support for Delphi XE12)

辞郁报表设计器主要用于：将写好的SQL语句生成程序报表，便于用户自行指定查询条件检索需要的报表信息，支持导出Excel及打印。用默认管理员账号：辞郁，密码：ciyu登录，主界面左上角，双击输入管理员辞郁密码：ciyu 进入设计模式。

【优化布局】粒子群算法求解带出入点的车间布局优化问题是一个重要的工业工程与运筹学议题。在现代制造业中，高效的车间布局对于提高生产效率、降低物流成本以及优化工作环境具有重大意义。粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种借鉴自然界中鸟群飞行行为的全局优化算法，它在解决复杂优化问题时表现出优秀的性能。 车间布局优化的目标通常是在满足特定约束条件下，如设备尺寸、工艺流程顺序、安全距离等，寻找最优的设备位置排列，以最小化物料搬运成本或最大化生产效率。带出入点的车间布局问题更进一步考虑了物料的进出路径，确保物料流的顺畅和高效。 粒子群算法的核心思想是通过模拟鸟群中个体间的相互作用来搜索解空间。每个粒子代表一个可能的解决方案，其位置和速度会随着迭代过程动态调整。算法中包含两个关键参数：惯性权重（Inertia Weight）和学习因子（Learning Factors）。惯性权重控制粒子维持当前运动趋势的程度，而学习因子则影响粒子跟随自身经验和全局最佳经验的趋向。 在本案例中，【优化布局】基于matlab粒子群算法求解带出入点的车间布局优化问题【含Matlab源码 011期】.mp4文件可能包含了详细的视频教程，讲解如何利用MATLAB编程实现PSO算法解决这一问题。MATLAB作为一款强大的数值计算和数据可视化工具，非常适合进行优化算法的实现和调试。 MATLAB代码可能会定义粒子群的初始化，包括粒子数量、粒子的位置和速度，以及搜索空间的边界。接着，将设定适应度函数，该函数根据布局方案的优劣评价每个粒子的解。在每次迭代过程中，粒子会更新其速度和位置，同时更新局部最优解和全局最优解。 在迭代过程中，粒子会根据自身历史最优位置（个人最佳，pBest）和群体历史最优位置（全局最佳，gBest）调整其运动方向。通过平衡探索与开发，PSO算法能够有效地避免早熟收敛，从而找到更优的布局方案。 当达到预设的迭代次数或满足其他停止条件时，算法结束，返回全局最优解，即最佳的车间布局方案。此视频教程可能还会涉及如何分析和解释结果，以及如何调整算法参数以获得更好的性能。 利用粒子群算法求解带出入点的车间布局优化问题，是将先进的计算方法应用于实际工业问题的典型示例。通过学习和理解这个案例，不仅可以掌握PSO算法的原理和应用，还能加深对车间布局优化问题的理解，为实际生产中的决策提供科学依据。

IBM DS Storage Manager 11 最新管理软件 可以连一些10 连不了的新存储 亲测可用了