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Python ElementTree保存XML保留属性原始顺序的修补方法

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简介：
本文介绍了一种针对Python ElementTree模块在保存XML文件时无法保持属性原有顺序的问题，提供了一个有效的修复方案。通过调整Element对象的__init__和attrib属性，使得生成的XML文档中元素属性严格按照输入时的序列排列，从而解决了开发过程中的常见困扰。 Python自带的ElementTree在保存xml文件时不保留节点属性的原始顺序，而是会重新排序。这里提供一种Monkey Patch的方法来使ElementTree在保存xml时能够保持节点属性原有的顺序，并附带示例代码以供参考。

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  • Python ElementTree保存XML保留属性原始顺序的修补方法
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    本文介绍了一种针对Python ElementTree模块在保存XML文件时无法保持属性原有顺序的问题，提供了一个有效的修复方案。通过调整Element对象的__init__和attrib属性，使得生成的XML文档中元素属性严格按照输入时的序列排列，从而解决了开发过程中的常见困扰。 Python自带的ElementTree在保存xml文件时不保留节点属性的原始顺序，而是会重新排序。这里提供一种Monkey Patch的方法来使ElementTree在保存xml时能够保持节点属性原有的顺序，并附带示例代码以供参考。
     
  • KLPP.rar_KLPP_保留局部性的投影方法
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    KLPP.rar_KLPP介绍了一种新型的数据降维技术——保留局部性的投影方法(KLPP)，通过维护数据点间的局部结构关系来优化特征抽取，适用于大规模数据集的高效处理。 KLPP是一种叫做核局部保持投影的技术。
     
  • 图片压缩，保留原始尺寸
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    本工具提供高效图片压缩服务，在减小文件大小的同时保持原始分辨率不变，确保图像质量不受影响。适合各类图片需求场景。 使用两种方法进行图片压缩：一种是仅调整图片大小而不改变其宽高比例的方法。例如，原图100KB的文件在经过处理后可以变成40KB。 一、采用ImageMagick库实现压缩功能： - 需要在类Aa.java中做如下配置： 1. 将jmagick.dll添加到jdk\bin目录。 2. 将jmagick.dll加入tomcat\lib文件夹内。 3. 在项目的lib目录下放置jmagick.jar。 二、利用Java自带的awt库进行压缩操作，无需引入额外的第三方jar包。具体实现可以在ImageSizer.java类中完成。
     
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  • 保留两位小数的方法
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    本文介绍了在计算和数据处理中如何有效地保留两位小数的方法，包括四舍五入、向上取整及向下取整等技巧。 在Excel中保留两位小数的方法很简单。
     
  • Python实现保存MP4视频流的方法
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    本文介绍如何使用Python编程语言来捕获和保存在线或实时的MP4视频流。通过讲解关键库的应用及代码示例，帮助读者掌握视频数据处理技术。 今天为大家分享一种使用Python实现视频流下载并保存为MP4的方法，这种方法具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起来看看吧。
     
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    本文章介绍了如何使用Python和OpenCV库进行实时视频流中的人脸检测，并将检测到的人脸图像保存下来的方法。 人脸检测提取及保存方法是计算机视觉领域的重要应用之一，在Python语言结合OpenCV库的支持下可以实现这一功能。作为开源的计算机视觉与机器学习软件库，OpenCV提供了一系列用于图像处理和分析的功能。 在本篇中，我们将介绍如何利用Python和OpenCV进行人脸检测，并将检测到的人脸图片保存至指定目录内。 使用OpenCV进行人脸检测需要了解其提供的预训练模型之一——Haar特征级联分类器。这是一种基于Haar特征的机器学习方法，能够有效识别图像中的面部区域。在实际应用中，可以利用已有的Haar级联分类器模型直接用于人脸检测任务，在Python代码里通常通过`cv2.CascadeClassifier`类加载这些预训练模型。 为了从摄像头或视频源获取并处理视频流数据，首先需要创建一个名为`VideoCapture`的对象，并使用其方法读取每一帧的图像。由于灰度图在计算复杂性方面较低且有助于提高检测准确性，在此步骤中通常将彩色图像转换为灰度形式进行后续操作。 当获得灰度图片后，可以利用`detectMultiScale`函数来执行人脸区域定位任务。该函数返回一个矩形列表，每个元素对应于识别出的人脸边界框的坐标和尺寸信息。通过调整参数如`scaleFactor`(缩放比例)及`minNeighbors`(最小邻居数)，能够优化检测效果。 一旦成功找到目标面部对象，则可通过循环遍历上述结果集，并利用所得矩形区域裁剪人脸图像，接着使用`cv2.imwrite`函数将其保存至本地文件系统中的预定位置。为了在屏幕上可视化标记出的人脸边界框，还可以调用`cv2.rectangle`和`cv2.imshow`等方法展示处理过的帧画面。 总而言之，借助Python与OpenCV库的功能组合可以高效地实现人脸检测及存储操作，并且基于本段落所介绍的技术框架，学习者能够快速入门并进行相关实践。此外，读者可以根据具体需求调整保存路径、修改参数值或尝试其他类型的人脸识别模型等进一步扩展程序功能的应用场景开发。
     
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  • Delphi中解析XML属性节点的方法
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