Ruby中的JsonML：快速将JSON转换为HTML文本

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资源摘要信息:"JsonML是一种使用JSON格式表示DOM树的规范，它使得开发者可以用JSON数据结构来构建和操作HTML文档。在Ruby编程语言中，可以使用JsonML库来将JsonML格式的数据转换为HTML文本。JsonML库的使用非常简单，只需要引入相应的库文件后，便可以调用其提供的方法进行转换。例如，在给出的例子中，首先需要引入JsonML库，然后调用`JsonML.to_html_text`方法，传入一个用JsonML格式描述的数组，该方法会返回对应的HTML文本字符串。在这个数组中，最外层是一个数组，表示整个HTML文档的结构，其中包括了标签名和属性等信息。使用JsonML可以简化HTML文档的处理流程，特别是在进行模板渲染或者前后端分离的开发场景中非常有用。" 知识点详细说明: 1. JsonML定义与应用： JsonML（JSON Markup Language）是一种数据交换格式，它基于JSON（JavaScript Object Notation）标准，用于描述和传递结构化数据，尤其是DOM（文档对象模型）的树状结构。JsonML以简洁的数组形式定义了元素，使得数据的表示和解析变得简单明了。在前端开发中，JsonML可以用于在客户端和服务器之间传递UI组件的状态，而在Ruby环境中，JsonML允许开发者用Ruby的数据结构来操作HTML文档。 2. Ruby中的JsonML处理： 在Ruby语言中，可以使用JsonML相关的库来处理JsonML格式的数据。通过加载JsonML库，可以执行各种与JsonML相关的操作，例如将JsonML格式的数据转换为HTML。这对于Ruby开发者来说是一种非常便捷的方式来创建和修改HTML内容，特别是在Ruby on Rails这样的全栈框架中，JsonML可以作为视图模板的一部分，简化模板代码。 3. 示例代码解析： 示例代码中引入了`jsonml`库，然后使用`JsonML.to_html_text`方法，将一个JsonML格式的数组转换成HTML文本。数组的第一项是标签名`'html'`，它表示HTML文档的根元素。紧接着的是子元素数组，其中包含`'body'`标签，该标签内包含一个属性哈希`{ class: "small" }`以及文本内容`'Hello World'`。最终，这个方法调用会输出对应的HTML字符串，即`<html><body class="small">Hello World</body></html>`。 4. JsonML的优势： 使用JsonML可以带来以下优势： - 数据结构与表示形式简洁，便于阅读和维护。 - 无需处理字符串操作，减少了出错的可能，提高了编码效率。 - JSON格式轻量级，易于在网络上传输，特别适合API设计。 - 可以直接用于前后端分离项目中的数据交互，提高前后端协同开发的效率。 - 对于模板渲染来说，JsonML可以实现更细粒度的控制，增加模板的灵活性。 5. JsonML在实际项目中的应用： 在实际的Ruby项目中，尤其是那些使用Ruby on Rails框架的项目里，JsonML可以用来创建可重用的组件，便于组件的管理和更新。此外，它也可以用于Web服务的API响应，将数据以清晰的结构返回给前端，前端再将这些结构化数据渲染为最终的HTML页面。这样的分离不仅提高了开发效率，还加强了前后端的解耦。 6. JsonML库的安装与使用： 要在Ruby项目中使用JsonML，首先需要将`jsonml`库安装到项目依赖中，这通常可以通过Ruby的包管理器`gem`来完成。安装好之后，在代码中引入`jsonml`库，并像示例中展示的那样使用`JsonML.to_html_text`等方法进行HTML的生成。库的文档通常会提供更多的方法和选项，以便开发者可以灵活地使用库来满足各种需求。 总结来说，JsonML为Ruby开发者提供了一种非常高效的方式来处理HTML内容，通过利用JSON的轻量级和易于编程的特点，简化了HTML文档的结构化操作，极大地提升了开发效率和项目维护的便利性。

json-ml:一个简单的 JSON 标记语言 (JsonML) 实现

2021-06-08 上传
json-ml 安装 npm i json-ml --save 用法 var jml = require ( 'json-ml' ) ; var html = jml . toHTML ( [ 'ul' , [ 'li' , { 'style' : 'color:red' } , 'First Item' ] , [ 'li' , { 'title' : 'Some hover text.' , 'style' : 'color:green' } , 'Second Item' ] ] ) ;

基于 DirectX 的覆盖层，用于绘制内存中的值.zip

2024-11-27 上传
基于 DirectX 的覆盖层，用于绘制内存中的值d2rhud与https://github.com/Sh0ckFR/Universal-Dear-ImGui-Hook类似，但稍微清理了一下并使用vcpkg进行依赖管理。Stat Display 代码可以在 plugin/sample/sample.cpp 中编辑字体加载可以在 D3D12Hook.cpp 中编辑感谢 scizzydo 提供的调整大小逻辑和dschu012提供的 D2R 基本配置。

(完整数据)30个省A股上市环保企业和高能耗企业年末市值及其占比2008-2020年

2024-11-27 上传
## 数据指标说明 资源名称：A股上市环保企业和高能耗企业年末市值及其占比 时间范围：2008-2020年 覆盖区域：我国30个省A股上市公司 主要指标：环保企业和高能耗企业年末市值和A股年末总市值 数据来源：整理自Wind数据库

围绕 DirectXTex 和 Texconv 的 c++,CLI 包装器 .zip

2024-11-27 上传
围绕 DirectXTex 和 Texconv 的 c++/CLI 包装器。直接XTexSharpDirectXTex 和 Texconv 周围的 c++/CLI 包装器。可用作 x64 和 x86 平台的托管 nuget。安装所有稳定版本和一些预发布版本均可在 NuGet 上获得。您可以在程序包管理器控制台中使用以下命令Install-Package DirectXTexSharp包裹 NuGet 稳定版 NuGet 预发布 下载直接XTexSharp 用法using DirectXTexSharp;fixed (byte* ptr = span){ var outDir = Path.Combine( new FileInfo(ddsPath).Directory.FullName, "out"); Directory.CreateDirectory(outDir); var fileName = Path.GetFileNameWithoutExtension(ddsPath); var extension

【路径规划】堆算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab仿真 2816期】.zip

2024-11-27 上传
CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

分形教程 (DirectX 11).zip

2024-11-27 上传
分形基础知识###分形教程 (DirectX 11)1 - 复数简介2——什么是分形？3 - 谢尔宾斯基垫片4 - 谢尔宾斯基地毯5 - 曼德布洛特集合

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2024-11-27 上传
通过标签分类管理等方式，实现： 管理员：首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、颜色管理、商品信息管理、商品评价管理、系统管理、订单管理。 用户：首页、个人中心、商品评价管理、我的收藏管理、订单管理。 前台首页：首页、商品信息、商品资讯、个人中心。 后台管理、购物车、客服等功能。 从而达到对时装购物系统信息的高效管理。 内含指导文档，容易上手。

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2024-11-27 上传
基于PyTorch实现神经网络图像风格实时迁移和迭代式非实时风格迁移源码+文档说明+模型 【项目介绍】 实时风格迁移 迭代式的(非实时)风格迁移 图像风格迁移是深度学习中的一项有趣应用，它结合了两幅图像的内容和风格，创造出一幅新的图像。在内容上保留了原始图像的特征，还在风格上融合了另一幅图像的艺术特质。 主要功能点 实现了基于迭代优化的非实时风格迁移 实现了基于生成网络的实时风格迁移 提供了一些基本的使用示例 技术栈 PyTorch 卷积神经网络 图像生成 使用方法 提供了一些基本的使用示例，详细参数请见源代码或使用--help 命令获取 一、非实时风格迁移： 可以将输入内容图像和风格图像，即可完成风格迁移，运行时每一个epoch完成后会将生成的图像保存至output_dir 二、实时风格迁移： 模型训练： 这里提供了两个训练好的模型 一次性处理若干个图像： 对视频进行风格迁移： 原理介绍 我们需要对一个图像的内容和风格进行量化，具体方法如下： 使用预训练的深度卷积神经网络（例如 VGG-19）作为特征提取器。在这里，我们主要使用网络中间的一些卷积层的输出，而忽略了用

基于Python的Flask框架在线电影网站系统详细文档+资料齐全.zip

2024-11-27 上传
【资源说明】 基于Python的Flask框架在线电影网站系统详细文档+资料齐全.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

java毕设项目之基于闲置物品交易网站设计与实现(lw+PPT)(源码+说明文档+mysql).zip

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