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在JSON还未像现在这么广泛使用时,XML的使用相当广泛。XML作为一种数据交换和信息传递的格式,使用还是很广泛的,现在很多开放平台接口,基本会支持XML格式。Go语言中提供了处理XML的标准库。下面我们一起来学习它。 一、encoding/xml包概述 该包实现了一个简单的XML 1.0 解析器(支持XML命名空间) 二、类型和函数 在看类型和函数之前,先看一下变量和常量 Header常量:由于Marshal生成的xml并不会生成XML标准头部,所以,定义了一个标准头常量 HTMLAutoClose变量:一些应该自动闭合的HTML标签。很明显,这是用来处理html的。这样的标签如:br、hr等 HTMLEntity变量:标准HTML字符实体的映射转换。(实体名=>实体编号) 可见,两个变量都是跟HTML相关的,之后会用到。 1、函数 func Escape(w io.Writer,… 从表面来看,她似乎并无胜算。近期民调显示,她的支持率落后于亲欧中间派马克隆(Emmanuel Macron)达20-30%(图1),后者最有可能成为她在第二轮的对手。她的支持率落后于持中右立场的前总理菲永(Francois Fillon)达10-20%(图2),他是另一位有可能晋级第二轮的对手。菲永也是亲欧派。

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16 用熵 (Entropy) 衡量資料的一致性 熵 ( 亂度 ), 可當作資訊量的凌亂程度 ( 不確定性 ) 指標, 當熵值愈大, 則代表資訊的凌亂程度愈高 範例 丟銅板若銅板是公平的, 則丟出正面與反面的機率是一樣的 ( 最凌亂 ) 若銅板是動過手腳的, 則丟出正面與反面的機率不會是一樣的 ( 愈不凌亂 ) 給定一組丟銅板後之資料集合 S, 該組資料的熵值計算公式為 Entropy(S)=-p + log 2 p + -p - log 2 p - Ex: 若丟了 14 次銅板, 出現了 9 個正面與 5 個反面 ( 記為 [9 +, 5 - ]), 則這個範例的熵為 : Entropy([9 +, 5 - ])= -(9/14)log 2 (9/14) (5/14) log 2 (5/14) = 0.94 若銅板丟出正面與反面的數量是一樣, 則熵為 1 ( 最凌亂 ) 若銅板是動過手腳的, 不論怎麼丟都只會出現正面 ( 或反面 ), 則熵為 0 ( 最不凌亂 ) 機器學習課程 ( 陳士杰 ) 16

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