SequelMax.NET 是一个 .NET 的 XML 解析库,使用全新的 SAX 解析模式。SequelMax.NET 移植自 C++ 版本的 SequelMax 解析库。
示例代码:
static bool ReadDoc(string file, List<Employee> list) { SequelMaxNet.Document doc = new SequelMaxNet.Document(); doc.RegisterStartElementDelegate("Employees|Employee", (elem) => { Employee emp = new Employee(); emp.EmployeeID = elem.Attr("EmployeeID").GetInt32(0); emp.SupervisorID = elem.Attr("SupervisorID").GetInt32(0); list.Add(emp); }); doc.RegisterEndElementDelegate("Employees|Employee|Name", (text) => { list[list.Count - 1].Name = text; }); doc.RegisterEndElementDelegate("Employees|Employee|Gender", (text) => { list[list.Count - 1].Gender = text; }); doc.RegisterEndElementDelegate("Employees|Employee|Salary", (text) => { Double.TryParse(text, out list[list.Count - 1].Salary); }); doc.RegisterCommentDelegate("Employees|Employee", (text) => { list[list.Count - 1].Comment = text; }); return doc.Open(file); }
1.简介 卷积神经网络的核心就是卷积算子,它能够使网络通过融合局部感受野的空间和通道信息去构建每一层的特征信息。大量的先前研究已经调查了这种关系的空间组成部分,试图通过提高整个CNN特征层次的空间编码质量来加强其表征能力。在这个工作中,作者聚焦于通道关系并且提出了一个新的结构单元,作者称之为SE模块,SE模块通过激励通道之间的相互依赖性能够自适应的重新校准通道特征关系。作者展示了这些块可以堆叠在一