ml语言基础---简单介绍
MathML
而且是机器能理解的。二者可交叉使用形成混合编码，但不能相互替代。
MathML的表示标记及分类
MathML的表示标记共有31个，并有50种属性，用于数学符号 的编码。其较普遍的标记和分类如下:
（1）表征元素 <mi>--标识符（变量，函数 名，常量等） <mn>--数字 <mo>--操作符、边界或分隔 符 <mtext>--文本 <mspace/>--空格 <ms>--字符串
三、MathML的语法和结构
MathML提供两种描述数学公式的标记:一种是表示型标记(Presentation markup)另一种是内容型标记 (content markup)。这两种标记都可以完整地描 述任何一个数学公式，但是它们的侧重点不同:
表示型标记：用来描述数学表达式的二维布局结构，它更注重表达式的显示 方式;
MathML 是为了在 Web 上传递、接收和管理数学表 总结 达式而设计的一种标准，它的标记所具有的递归性和 树状结构使得它在计算机程序的实现上更加方便，更 加简单。 MathML 有很多针对网络应用的优势，比如它使用文 本方式，比映像图的方式更节省存储空间，减少了对 网络传输速度的影响，而且因为它是 XML的一种应 用，所以继承了 XML 的大部分优点。 随着互联网的发展和 MathML 标准的完善，MathML 将成为 Web 应用上最重要的数学公式标准，并在各 学科领域内得到广泛的应用。
一、什么是MathML？
数学置标语言（Mathematical Markup Language，MathML） 是一种基于XML的标准，用来在互联网上书写数学符号和公
式的置标语言。
mathml语法
mathml语法MathML（数学标记语言）是一种基于XML的语言，用于在web页面上编写数学公式。
以下是MathML语法的示例：1. 分数表示方法：使用<mfrac>标签来表示分数，例如：php<math><mfrac><mn>7</mn><mn>26</mn></mfrac></math>2. 根号表示方法：使用<mroot>标签来表示根号，例如：php<math><mroot><mn>-678</mn><mn>5</mn></mroot></math>3. 矩阵表示方法：使用<mtable>、<mtr>和<mtd>标签来表示矩阵，例如：php<math><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>2</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>3</mn></mtd><mtd><mn>4</mn></mtd></mtr></mtable></math>4. 积分表示方法：使用<mi>标签和<mo>标签来表示积分符号和积分限，例如：php<math><mi mathvariant="italic">∫</mi> <mimathvariant="italic">dx</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> <mo>-</mo> <mn>∞</mn></math>5. 级数表示方法：使用<mi>标签和<mo>标签来表示级数符号和级数项，例如：php<math><mrow><mi mathvariant="italic">Σ</mi> <mo>(</mo> <mi mathvariant="italic">i</mi>= <mn>1</mn> <mo>-</mo><mn>∞</mn><mo>)</mo><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>/</mo><mn>2</mn><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>/</mo><mn>3</mn><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>/</mo><mn>4</mn><mo>-</mo><c ...。
1 产品建模方法通常有哪几种
1 产品建模方法通常有哪几种？举例说明三种以上的建模语言！简单描述！（1）机理分析法.从产品的基本定律及系统的物理结构出发从而得到建模模型。
（2）仿真法。
通过计算机对产品进行仿真模拟，得出一定规律的建模方法。
（3）数据分析法。
通过对产品的数据进行分析研究从而得到理论建模模型的方法.(4)基础建模，二维建模，复合对象建模。
UML基础: 统一建模语言回顾20世纪晚期--准确地说是1997年，OMG组织（Object Management Group对象管理组织）发布了统一建模语言（Unified Modeling Language，UML）。
UML的目标之一就是为开发团队提供标准通用的设计语言来开发和构建计算机应用。
UML提出了一套IT 专业人员期待多年的统一的标准建模符号。
通过使用UML，这些人员能够阅读和交流系统架构和设计规划--就像建筑工人多年来所使用的建筑设计图一样AML:一种面向需求的多Agent建模语言定义一种多Agent系统建模语言AML.该语言基于议会制的多Agent协同构架,融合多种先进方法,采用目标分解的方式从需求获取、系统分析到最后的系统设计,共涉及8种模型:用例模型、目标模型、组织模型、角色模型(任务模型)、交互模型、本体模型、Agent类模型(包括Agent结构模型)、系统配置模型.该语言还给出构造不同模型的工作流,以及不同模型之间相互关联的方式.为了和UML保持一致,AML采用与UML一致的符号系统,对于需要扩展的部分,制定专门的符号来表示.为了验证AML的可行性,在开发一个AML的支撑环境AML-Tools的同时,使用该语言描述一个实例--智能仓库系统的设计和实现.虚拟原型建模语言VPML现有的模型描述语言难以满足基于虚拟原型的概念设计中产品模型描述的需求.基于扩充连接图思想,以基于虚拟原型的概念设计产品描述模型V-desModel为核心,提出了一种虚拟原型建模语言VPML,VPML是一种独立于领域与过程的面向机电产品概念设计的虚拟原型模型描述语言,具有较强的几何和行为建模能力,为多领域系统在概念设计阶段的协同设计、并行设计及联合仿真过程提供一致的模型描述.VPML模型内嵌的虚拟特征生成算法,使得在概念设计阶段建立真实感很强的产品虚拟原型时设计信息不完备问题得到有效解决.2 产品主生命周期不同阶段的建模特点是什么？1)产品的开发设计阶段（介绍期）。
标记语言
第四篇标记语言从用于文档和图书管理的鼻祖SGML，到描述网页的万维网基石HTML，再到集万千宠爱于一身的数据描述和交换标准XML，标记语言在当今的信息社会中起着举足轻重的作用。
标记语言的蓬勃发展，得益于超文本标记语言HTML的意外成功；而标记语言的无限未来，则有赖于可扩展标记语言XML的广泛应用。
本来只能显示文本信息的超文本标记语言HTML，由于图形与多媒体界面浏览器的引进和脚本语言的出现，发展成为可以包含各种多媒体信息的动态超媒体标记语言DHTML（这大大推动了万维网和因特网的普及与应用）。
现在网页变成了典型的多媒体数据的集成工具，万维网因此成为了多媒体技术的最主要应用之一。
可扩展标记语言XML的发布，使标记语言从一种主要是描述网页的简单工具，发展到可以描述各类数据、并能够进行各种数据交换的万能工具，从而成为了信息表示、存储、处理和交换的核心技术。
本篇首先给出超文本和超媒体的基本概念，然后讨论标记语言的功能与演化，重点介绍HTML、JavaScript和XML的基本内容。
通过对这些知识的学习，可以为网页编辑与自动生成、Web服务器编程和XML应用打下良好的基础。
本篇包含如下4章：●第15章超文本与标记语言●第16章HTML●第17章JavaScript●第18章XML入门第15章超文本与标记语言超文本（hypertext）又叫超媒体（hypermedia）是将各种信息节点链接在一起的一种网状逻辑结构。
标记语言（ML = Markup Language）又叫置标语言，是一套标识文档的内容、结构和格式的语法规则，源于出版印刷部门对文档格式的排版标注。
随着万维网（WWW = World Wide Web，又叫环球网，常简称为Web）的发展，超文本标记语言（HTML = HyperText Markup Language）得到广泛应用，其超文本功能可将多种媒体元素集成和链接在一起，是表达多媒体信息的有力工具。
ml是什么意思哦
ML是什么意思哦导言ML是机器学习（Machine Learning）的缩写。
近年来，随着计算能力的提高和数据量的爆发式增长，机器学习在各个领域中得到了广泛的应用。
机器学习旨在让计算机具备从数据中自动学习和提取模式的能力，从而增强其对未知数据的预测和决策能力。
本文将介绍机器学习的基本概念、方法和应用。
什么是机器学习？机器学习是一种人工智能（AI）的分支领域，旨在让计算机通过数据的输入和模式的学习来自动改善和优化算法。
与传统的程序设计不同，机器学习允许计算机从数据中自动推断和学习，并根据学习到的模式做出预测和决策。
机器学习主要涉及以下几个方面：•数据预处理：机器学习开始于数据。
数据预处理是机器学习的重要一步，它包括数据清洗、特征选择、数据转换等操作，以使数据适合用于机器学习算法的输入。
•学习算法：机器学习使用各种不同类型的算法来学习数据中的模式和规律。
常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。
•模型评估：机器学习的目标是构建准确和泛化能力强的模型。
为了评估模型的性能，我们需要使用一些指标来衡量模型的预测能力，比如准确率、召回率、F1值等。
•模型优化：当模型在测试数据上的表现不佳时，我们可以通过模型优化来提高模型的性能。
模型优化可以包括参数调整、特征工程、集成学习等方法。
机器学习的方法机器学习的方法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几种类型。
监督学习监督学习是机器学习中最常见的方法之一。
在监督学习中，我们需要先提供给算法一个带有标签的训练数据集，然后算法通过学习这个数据集中的模式和规律，来预测新的未标记数据的标签。
常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
无监督学习无监督学习是一种在没有标签的情况下学习数据模式的机器学习方法。
与监督学习不同，无监督学习的目标是发现数据中的内在结构和模式，而不是预测标签。
常见的无监督学习算法有聚类、关联规则挖掘、降维等。
WEBSERVICE简介
WEBSERVICE简介Web ServiceWeb Service是一种构建应用程序的普遍模型,可以在任何支持网络通信的操作系统中实施运行;它是一种新的we b 应用程序分支，是自包含、自描述、模块化的应用，可以发布、定位、通过web调用。
Web Service是一个应用组件,它逻辑性的为其他应用程序提供数据与服务.各应用程序通过网络协议和规定的一些标准数据格式（Http，XML，So ap)来访问Web Service,通过Web Service内部执行得到所需结果.Web Service可以执行从简单的请求到复杂商务处理的任何功能。
一旦部署以后，其他Web Service应用程序可以发现并调用它部署的服务。
技术和规则在构建和使用Web Service时,主要用到以下几个关键的技术和规则:1.XML:描述数据的标准方法.2.SOAP:表示信息交换的协议.3.WSDL:Web服务描述语言.4.UDDI(Universal Description, Discovery and Integration):通用描述、发现与集成，它是一种独立于平台的，基于XML语言的用于在互联网上描述商务的协议。
实际上，WebService的主要目标是跨平台的可互操作性。
为了达到这一目标，WebService完全基于XML（可扩展标记语言）、XSD（XMLSchema）等独立于平台、独立于软件供应商的标准，是创建可互操作的、分布式应用程序的新平台。
由此可以看出，在以下三种情况下，使用WebService会带来极大的好处。
XML可扩展标记语言(Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。
XML是标准通用标记语言(SG ML) 的子集，非常适合Web 传输。
XML 提供统一的方法来描述和交换独立于应用程序或供应商的结构化数据。
mldoc语料-定义说明解析
mldoc语料-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分旨在介绍本文的主题——Mldoc语料，以及对其进行进一步探究和分析的目的。
Mldoc语料是一种特殊的语料库，其包含有关机器学习（Machine Learning，ML）算法和模型的相关文档和信息。
在当今信息爆炸的时代，机器学习作为一门快速发展的科学领域，其算法和模型的数量和复杂性也在迅速增长。
然而，对于这些算法和模型的理解和应用却是一个相对较为艰巨的任务。
学习者、研究者和从业者们需要大量的文档和信息来帮助他们理解和应用机器学习算法和模型。
Mldoc语料的出现正是为了解决这一难题。
通过收集和整理与机器学习相关的文档、论文、技术博客等信息，Mldoc语料提供了一个全面和系统的资源库，旨在帮助机器学习领域的从业者更好地理解和应用各种算法和模型。
它不仅包括了基础的机器学习理论知识，还涵盖了实际应用中的技巧、案例和最佳实践。
本文将深入探讨Mldoc语料的定义、应用以及其在机器学习领域的重要性。
我们将回顾Mldoc语料的现状和发展，分析其在学术界和工业界的应用案例，并展望其未来的发展方向。
通过对Mldoc语料进行综合分析和研究，本文旨在为机器学习领域的学习者和从业者提供有力的支持和参考。
通过充分利用Mldoc语料，我们可以更加高效地学习和应用机器学习算法与模型，进一步推动机器学习的发展和创新。
综上所述，本文将全面探讨Mldoc语料的概念和应用，以及其在机器学习领域的重要性。
通过对Mldoc语料进行深入研究，我们将为机器学习领域提供强有力的支持和指导，促进机器学习的进一步发展。
在下个章节中，我们将开始介绍Mldoc语料的背景和定义，为读者提供更深入的了解。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将按照以下结构进行呈现：1. 引言：对Mldoc语料进行概述，并介绍本文的目的和总结。
2. 正文：2.1 背景介绍：介绍自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）的背景，以及在NLP领域中语料的重要性。
XML技术及GML简介
标记语言是一种用来定义文档语法和文法的标记 的集合。
主要内容
XML简介 XML语法 XML文档校验 XSL/XSLT/XPath XLink/XPointer GML简介 XML编程
一、XML简介
HTML、 XML文档范例 XML产生背景 HTML缺陷、XML特点与优势
MathML(Mathimatical Markup Language,数学标记语 言 )是一种用于数学方程的XML应用;
GML——地理标记语言；
SVG——Scalable Vector Graphics-可缩放矢量图形；
Web Services的核心技术SOAP、WSDL、UDDI都是以XML 文件格式表达的， XML是Web Services的基础。
便于网络传输；
XML的优势
设计与特定领域有关的标记语言，如GML、 MathML、CML、VoiceXML等 异质系统间的通信 开发灵活的Web应用软件 在Web上发布数据 更有意义和更准确的搜索
XML的标记含义丰富 ,与其内容紧密相连 ,明确地 标志所标记的内容 ,因而使得检索行为更加简单 ,检 索结果也更有意义。
XML的特点
XML是一种元标记语言，用户可以定义自己需 要的标记，是简化的SGML。它允许各行业、各 组织、个人建立适合自己需要的置标集合，如 GML、MathML、CML 等等； XML描述的是结构和语义，而不是格式化，即 内容和表现形式分离；
比关系数据库的表结构更灵活；
独立于任何体系结构的数据格式； 独立于任何语言的数据格式；
元素中的属性是不允许重复的。
XML文档的“有效性”
XML文档的“有效性”是指一个XML文档应当遵守DTD文件 或是Schema的规定，“有效的”XML文档肯定是“格式良 好的”，有关内容我们会在以后详细说明。
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XML解析
一、XML基础
1)什么就是XML
●XML就是指可扩展标记语言(eXtensible Markup Language)，它也就是一种
标记语言，很类似HTML。
它被设计得宗旨就是存储数据，而非显示数据。
●Html展示数据
●XML标签没有被预定义，需要用户自行定义标签。
●XML技术就是W3C组织(World Wide Web Consortium万维网联盟)发布得，
目前遵循得就是W3C组织于2000年发布得XML1、0规范。
●XML被广泛认为就是继Java之后在Internet上最激动人心得新技术。
2)XML常见应用
二、XML语法
1)文档声明
2)元素
3)属性
4)注释
5)实体引用及CDATA区
6)处理指令（了解即可）
7)XML约束（了解即可）
为XML约束。
●常用得约束技术XML DTD, XML Schema
●作为普通工程师，一般就是使用别人得约束文件，而不会自己去写约束。
例
如使用SSH框架开始时用到得xml文件，均要受框架得提供得xml得约束文件得约束
三、SAX解析
XML解析方式主要有：
DOM（文档对象模型）：将整个文件以树得结构存储到内存中，适合小文件，程序可读性高。
Dom4j
SAX（基于事件流得解析）：省内存，程序可读性相比上述较差。
PULL（Android自带解析器）：也就是基于事件流得解析
本次，我们只学习SAX与PULL两种方式
正式来学习SAX解析
Simple APIs for XML，XML简单应用程序接口，在javax、xml、parsers包中，
SAX解析就是JDK自带得解析方式,包括一组接口与类
1)SAX解析原理
以事件驱动得方式解析,即找开始结束标签得方式
SAX得工作原理简单地说就就是对文档进行顺序扫描，当扫描到文档（document）开始与结束、元素（element）开始与结束、等地方时通知事件处理函数，由事件处理函数做相应动作，然后继续同样得扫描，直至文档结束。
所以有两个关键点：顺序扫描，事件处理函数
2)案例：解析指定文件（标签无属性），并将文件中得信息存放到list
中--需要先创建XML文件
3)案例：解析指定文件（根标签有属性），并将文件中得信息存放到
list中
假设：我们给每个phone加一个id属性，那么在解析根节点得时候，就需要获取到id信息并赋值给对象。
四、PULL解析
在android系统中，很多资源文件中,很多都就是xml格式，在android系统中解析这些xml得方式，就是使用pul解析器进行解析得，它与sax解析一样，也就是采用事件驱动进行解析得，同时，由于android内核已经内嵌了pull，所以我们不需要添加第三方得jar包来支持pull。
1)案例：解析XML文件（不带属性）
kxml2-2.2.2.jar
首先，需要jar包：
具体实现步骤如下：
基本上跟sax得解析思路就是一样得。
几个关键得方法强调下：
获取其状态码，区分现在就是哪个事件源（文档开头，文档结尾，标签开头，标签结尾）
获取标签名称
获取标签得文本内容
让指针继续往下解析下一个事件源
2)案例：解析XML文件（带属性）
3)PULL vs SAX
Pull解析器与SAX解析器虽有相似性但也有区别，她们得区别为：SAX解析器得工作方式就是自动将事件推入注册得事件处理器进行处理，因此您不能控制事件得处理主动结束；而Pull解析器得工作方式为允许您得应用程序代码主动从解析器中获取事件，正因为就是主动获取事件，因此可以在满足了需要得条件后不再获取事件，结束解析。
五、作业
解析books、xml文件，分别采用pull与sax得方式，要求独立编写完成。