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将EDIFACT数据转换成您需要的任何格式。

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简介:
关于开发能够将EDIFACT消息转化为XML格式,以及将XML数据转换成可执行的XSLT内容的方案或技术文章。

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客服
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  • EDIFACT到XML,
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    本文章探讨了从EDIFACT格式数据向XML格式转换的技术和方法,帮助用户轻松适应各种应用场景的数据需求。 本段落讨论了如何将EDIFACT消息转换为XML,并进一步将其转化为可执行的XSLT。文中详细介绍了相关步骤和方法,旨在帮助读者理解和掌握这一过程的技术细节。
  • txt为xml,并yolov5为COCO
    优质
    本项目提供了一种高效的方法,用于将txt格式的数据集转换成xml格式,同时支持将YOLOv5数据集转化为COCO数据集,便于多平台训练使用。 该脚本用于将YOLOv5专用的txt数据集格式转换为xml数据集格式。通过调整脚本中的相关设置,可以将其改为适用于COCO或其他类型的数据集格式。
  • MATLAB中.mat为txt
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    本教程详细介绍了如何使用MATLAB脚本或函数将.mat文件的数据导出到文本(.txt)格式。通过简单步骤实现高效的数据格式转换。 可以使用简单的MAT代码方便地转换为TXT格式。以下是简化后的描述:编写一段简单易用的代码来实现从MAT文件到TXT文件的转换功能。这样能够帮助用户快速获取并处理数据,无需复杂的步骤或额外工具的支持。具体来说,这段代码通过读取MAT文件中的变量,并将其内容写入一个TXT文件中,实现了格式之间的轻松切换。 如果需要进一步的帮助或者示例,请直接在评论区提问!
  • las点云为pcd
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    本教程详细介绍了如何使用开源软件将LAS格式的三维激光扫描数据高效地转换成PCD格式,便于后续的数据处理与分析。 点云PCL库支持的pcd格式包含点云强度等信息,但一般扫描仪得到的数据多为las格式。这里提供一个转换工具,亲测速度很快。
  • Wis测井为txt
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    本工具旨在提供一种高效便捷的方法,用于将石油勘探中常用的Wis格式的测井数据文件转换成通用的TXT文本格式,便于进一步的数据处理与分析。 在石油勘探与开发领域,测井数据的处理和分析是一项至关重要的工作。Wis格式是广泛应用的一种测井数据存储方式,通常包含了丰富的地质信息。然而,在某些情况下,我们需要将这些数据转换成更通用的文本格式(如txt),以便于进一步的分析和处理。本段落详细讲解了如何使用DelphiXE10.4开发的“WisToTxt”工具进行Wis格式到txt的转换,并对提供的源码进行了解析。 该工具的核心功能是读取Wis格式文件,然后将其内容转化为文本形式。Wis格式是一种二进制格式,包含了多条测井记录,每条记录包括了各种参数如深度、电阻率和伽马射线等信息。在转换过程中,工具需要正确解析二进制数据,并按照txt格式重新组织输出。 源码中主要涉及两个关键文件:`WisClass.pas` 和 `Unit1.pas`。其中,`WisClass.pas` 是数据处理的核心模块,定义了一个名为 `TWisFile` 的类用于封装 Wis 文件的读取和解析操作。该类可能包含了一系列的方法,如 `OpenFile` 用来打开 Wis 文件、`ReadHeader` 来读取文件头信息以及 `ExtractData` 来提取并转换数据为 txt 格式。 另一方面,`Unit1.pas` 负责用户界面的设计和事件处理。在 Delphi 中,通常主窗体的定义位于这个单元中,并包含了诸如打开文件按钮、显示进度条形控件以及结果输出文本框等界面上的控件。通过点击这些按钮来触发 `TWisFile` 类的方法以完成数据读取及转换。 此外,在 `WisToTxt.dpr` 文件中,定义了应用程序的入口点,这是 Delphi 项目的主要执行文件。而 `.dproj` 和 `.identcache` 文件则是项目的配置和编译信息,用于指导 Delphi 编译器如何构建和管理项目。“Project1_Icon.ico”、“Project1_Icon1.ico”是程序图标资源,“.local”则包含了用户的本地化设置。 总结来说,“WisToTxt”工具利用了DelphiXE10.4的强大开发环境,并结合 `WisClass.pas` 和 `Unit1.pas` 中的源码逻辑,实现了 Wis 格式测井数据的有效读取和转换。通过深入理解这些源代码,开发者不仅可以根据自己的需求定制化数据处理方案,还能进一步学习到二进制文件处理、数据分析以及图形用户界面设计的相关技术。这对于从事石油工程或相关领域的专业人士来说,掌握这样的工具及原理能够显著提高工作效率,并为地质数据的分析提供便利。
  • yolo为voc(darknet)
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    本项目提供了一种高效的方法,用于将YOLO格式的数据集转换为VOC或Darknet格式,方便用户在不同目标检测框架间切换和使用。 数据转换在深度学习领域扮演着重要角色。它涉及到将原始数据转化为适合模型训练的格式,包括预处理、特征工程以及标签编码等工作。有效的数据转换可以提高模型的学习效率与准确性,是构建高效深度学习系统的关键步骤之一。
  • labelimg生XML为深度学习训练所TXT
    优质
    本简介介绍如何使用Python脚本或手动方法,将LabelImg标注工具生成的XML文件转换成深度学习模型训练所需的数据集TXT格式。 将labelimg生成的xml格式数据转换为深度学习模型训练所需的txt文件格式。
  • Java意音频编码
    优质
    本工具利用Java技术实现对各类音频文件进行高效、便捷的格式与编码转换,满足多样化的音频处理需求。 Java可以用来转换音频格式以满足特定需求(例如百度语音识别)。这背后的实现是使用ffmpeg命令,它支持的格式都可被处理,并且适用于Windows和Linux环境。
  • mat为其他
    优质
    本项目提供了一套高效工具,用于将MAT文件(由Matlab创建)便捷地转换成CSV、Excel或JSON等常用数据格式,便于跨平台的数据共享与分析。 该程序使用MATLAB编写,可以将.mat文件转换为其他类型的文件(不限于txt文件)。函数中的file_Name是要保存的文件名,matrix是需要保存的数据名称。
  • VOC为YOLO
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    本文介绍了如何将常用的VOC数据集转化为YOLO目标检测模型所需的格式,帮助研究者们更便捷地进行实验。 该代码可帮助读者将VOC格式的数据集转换为YOLO格式,从而方便训练YOLO模型。读者只需将代码中的路径和文件名替换为自己使用的即可。