java xml解析工具类(java.util.arraylist cannot be)

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下java xml解析工具类的问题，以及和java.util.arraylist cannot be的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

C#传输XML字符串到java端，解析出的xml中有好多问号

建议不要使用UTF-8，建议是用base64编码转码后然后发送，接手后用base64解码后就不会出现这个问题了！！或者使用ascii编码也可以！！

Java包括什么

经过20多年的发展Java从最初嵌入在网页中的Applet发展到几乎各个开发领域，包括Web解决方案、大数据、人工智能、移动互联网、物联网、云计算等等。所以目前Java成为了程序员必须掌握的开发语言之一，相信在未来很长一段时间内，Java依然会是一门被广泛使用的开发语言。

那么Java到底包括哪些内容呢？答案首先要到Java的官方资料中查找。

这是Java官方给出的Java技术提纲，下面对这里面的技术进行分别解读：

JavaSE

这是很多初学者最初学习Java就接触的内容，简单的说就是Java的标准版，也是很多其他版本的母版（基础版），JavaSE是学习Java技术的第一步，目前已经更新到Java10版本。

这一部分从创建一个基本的Java类开始，描述Java面向对象编程的核心概念以及编程过程：类的设计、对象的创建、方法的调用。细节包括类、对象、属性、方法、封装、继承、多态、异常、集合、线程等，也包括一些诸如java.time包中的类如何使用，以及如何部署Java程序。

这一部分主要讲解如何使用Swing和JavaFX，这两个技术是目前使用Java做图形用户界面的主要解决方案。JavaFX出现的时间较晚，很多使用JavaFX的程序员对这个技术的评价还是非常不错的，随着版本的更新，相信JavaFX将会得到更好的发展（我之前的文章中有针对JavaFX的详细介绍）。Swing是在AWT基础上开发的轻量级GUI解决方案，图形组件采用了MVC结构，操作简单且功能强大，唯一的遗憾是速度偏慢。

这部分涵盖了JavaSE中的诸多细节，包括网络编程、平台适配、JavaBeans、JDBC、JMX、JNDI、JAXP、JAXB、RMI、反射、安全、多媒体等内容。这里面每一个内容都需要写上一本书才能完全讲解清楚，包含的细节也非常多，这里面的RMI是Java分布式编程的基础（我之前的文章中有关于RMI编程的细节描述），JDBC则是如何通过Java操作数据库的API等等。

这里面涵盖的技术在我之前的头条文章中都几乎有所涉及，感兴趣的朋友可以关注一下。

JavaEE

JavaEE此前一直是官方主推的企业级Java解决方案，里面涵盖了大量企业级开发的API，目前Oracle公司已经把JavaEE交给Eclipse基金会来管理了，已经改名为JakartaEE了，也许未来EE版会带来更多改变。虽然已经脱离了官方阵营，今天也简单描述一下JavaEE版都包含了哪些内容。

JavaEE版本涵盖的主要内容是围绕EJB展开的，Java官方为企业级开发提供了三种EJB方案，分别是会话Bean、实体Bean和消息驱动Bean。

围绕这三种EJB企业可以开发出大用户并发的安全的Java分布式平台，当然性能以及事务处理等方面的优点是显而易见的。

虽然Java官方为EJB付出了巨大的代价（人力、物力），但是市场对EJB并不是全盘接受，因为EJB太重了。Spring的出现使得EJB的地位非常尴尬，后来EJB的版本更新也借鉴了Spring的很多理念，但是EJB的基因太难改变了。

JavaME

ME版本的出现时间并不晚，我在2004年的时候曾经短暂的使用过ME版本在Nokia的塞班平台下进行程序开发。可以说当年的Sun公司对嵌入式设备的发展还是具备一定眼光的，只是当IOS和Android平台出现的时候，JavaME多少显得有些尴尬。

JavaME针对嵌入式设备进行了重写，支持在嵌入式设备上运行Java应用。当年也确实有很多基于JavaME开发的嵌入式产品，大到美国发射的“勇气号”太空车，小到工业机器人，目前JavaME的应用并不多，但是官方依然对JavaME抱有期望。

JavaCard、JavaTV、JavaDB

关于JavaCard可能用过的人就更少了，但是在最初推出这个技术的时候，JavaCard为我们描绘了很多未来的应用场景（目前这些场景中的很多内容由智能手机完成了）。看一下JavaCard的官方定义：

可以说JavaCard在一些具体场景中还是有所应用的，比如通信领域和金融领域等对安全性有较高要求的领域。

看一下JavaTV的官方定义：

JavaTV的出现是数字化TV发展的必然结果，同样，目前这部分市场被Android抢占的比较厉害，好在Android的应用开发也采用了Java语言。

看一下关于JavaDB的官方描述：

JavaDB是Java数据库应用的一个方向，能在数据库平台上提供完全的Java支持。

以上就是Java包含的技术总结，当然，现在的Java已经不仅仅是Oracle公司的，全世界很多科技公司或组织都在开发基于Java的各种应用，所以Java已经不单纯的是一门语言，更是一个平台、桥梁和链条。

我在头条上写了关于Java技术的系列文章，感兴趣的朋友可以关注一下，有问题可以一起交流。

html5开发工具有哪些

HTML5VisualCheatSheet

该工具包括所有HTML4或5支持的相关属性和标签，简单可视化的网格将协助你快速找到相关标签或属性。

Modernizr

Modernizr是一个用来探测浏览器是否支持某种新特性的JavaScript库，使用它可以节约很多代码及测试工作量，甚至可以对一些不支持新特性的浏览器通过额外加载脚本的形式来实现相应的新特性。

LimeJS

如果你想为台式机和触摸屏设备创造出惊人的游戏，那么LimeJS这个HTML游戏框架是一个很好的选择。此外，该工具可以帮助您在触摸屏设备创建HTML5网站。

FlashtoHTML5Online

该工具可以将Flash文件转换成HTML5文件，允许你在支持HTML5的浏览器中使用Flash动画文件，从而不需要安装Flash播放器。

HTML5Tracker

网站开发者了解最新的技术是必要的，通过使用该工具可以跟踪HTML5最新修订信息。

OnlineHTML5AudioMaker

要想使用各种最新的音频功能，OnlineHTML5AudioMaker可以帮你实现，该工具可以为不同浏览器提供音频解决方案，针对不同的浏览器使用不同的音频格式。

LungoJS

移动应用的发展是网络发展一个重要组成部分。该工具包括CSS3、HTML5和JavaScript的全部功能，它可以帮助你为iOS、Android、BlackBerry等系统移动设备开发应用。

Initializr

Initializr是个网站模板生成器，使用它提供的特色模板可以快速生成网站，也可以自定义模板。Initializr是初学者快速创建网页的最佳工具。

FontDragr

使用该工具可以在不需要更改代码的情况下为网站选择合适的字体。在网站加载该工具后，将“fontdragr”按钮拖到浏览器书签栏中，在浏览其他网页时，点击该书签，页面顶部出现fontdragr工具栏，将字体文件拖到此工具栏中即可改变网页中的字体。

HTML5Demos

这个工具可以告诉你每一个HTML5特性在哪些浏览器中支持，它把演示和示例结合在一起，用户可以点击支持的浏览器的图标或者技术标签来过滤示例。

欢迎补充~~

dom包下如何获取xml各个属性

dom包下通过标签获取xml各个属性，每个xml文件必须要有一个根标签。标签由开始标签和结束标签组成，开始标签和结束标签中间可以写标签也可以是文本字符串。标签是可以嵌套使用的，但是不能随便嵌套，必须明确层级关系。

Java程序员都用哪些idea插件常用的

日常使用的普通插件其他人已经回答很多了，我来为大家介绍几个比较新颖的AI辅助编码插件，包含国外的Kite、Codota、TabNine、GitHubCopilot，国内的阿里云Cosy、AIXcoder。

先总结一下个人体验的简单感受：

TabNine支持的语言及IDE种类最丰富，本地模式内存占用高；GitHubCopilot提供的代码补全/生成效果更惊艳，希望未来收费不太贵；阿里云Cosy的代码搜索功能比较实用，可以与其他工具搭配使用；Kite仅适合Python开发者，补全不算惊艳；Codota已经不再维护了，可以不考虑了；AIXcoder中规中矩，缺少亮点；一、GitHubCopilot

安装方式：IntelliJIDEA插件市场搜索“GitHubCopilot”。

GitHub近期发布的的代码智能生成插件，目前支持VSCode、JetBrains等IDE平台，不同于其他代码补全工具只提供最多一行的补全结果，Copilot能通过代码上下文以及语言描述，生成整个代码片段，无疑是开发者的编码利器。它是如何做到的呢？下文中提到TabNine使用的是GPT-2深度学习模型，而Copilot使用的是OpenAI据说烧了数千万美元研发出来的GPT-3模型，Copilot在GPT-3模型基础之上通过对GitHub的开源代码进行学习，得到了Codex模型，该模型具备强大的代码生成能力。但是由于该模型非常庞大，需要有足够的硬件支撑，所以Copilot目前只能通过邀测的形式小范围试用。从FAQ中的信息显示，Copilot未来可能不会大面积免费开放，未来想要尝试该工具的开发者要准备好预算。

GitHubCopilot提供了片段级的代码补全功能，可以用于注释生成代码、生成单元测试等场景。

提供了远程服务模式，需要将代码上传到远端，所以如果是企业的开发者可能要注意数据安全了能够通过代码上下文、注释及语言描述生成方法级的代码片段

GitHubCopilot是一款非常好用的代码生成工具，适合生成通用的工具代码、leetcode算法、单元测试等场景的高频代码，而对业务代码的生成则依然存在语法错误的问题，可惜Copilot只提供了远程服务模式，并且基于Copilot当前的技术路线也不太可能提供离线模式，这点可能会带来潜在的隐私及代码数据的泄露风险，希望以后收费不会太贵。

个人体验评价

语言及IDE支持：????☆☆☆代码补全：????????☆代码搜索：不支持二、TabNine

安装方式：IntelliJIDEA插件市场搜索“TabNine”。

TabNine是一款比较年轻的开发工具，刚发布的时候还是比较惊艳的，那个时候OpenAI刚开源GPT-2模型不久，TabNine基于GPT-2模型在海量代码数据上进行调优，打造出了一款针对代码的深度学习引擎，它能智能识别代码的上文信息，提供长序列的代码补全结果。目前，已经被Codota公司收购，并主推该工具，宣称支持所有主流的开发语言。

TabNine提供代码智能补全功能，支持以下特性：

免费版只提供较为基础的补全功能，收费的Pro版本补全效果更好远程服务模式，代码需要上传到远程服务器，但是模型更强大，本地内存占用少离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全，但是本地内存占用高，有时候CPU会飙高针对专业版提供了适配企业/私有代码的能力，是需要收费的

TabNine能提供长序列的代码补全，在我体验过的同类工具中，TabNine是支持的开发语言种类以及IDE平台最多的工具。但是与其他工具相同，它会推荐出不完整的代码以及存在语法错误的代码。从部分开发者的反馈了解到，有部分开发者喜欢TabNine即时学习代码模式的能力，这点是相比其他工具比较不错的，虽然目前提取代码模式的能力还存在比较多的缺陷，但是相信未来会逐渐完善。

个人体验评价

语言及IDE支持：??????????代码补全：??????☆☆代码搜索：不支持三、阿里云Cosy

安装方式：IntelliJIDEA插件市场搜索“Cosy”或者“AlibabaCloudAICodingAssistant”。

阿里云的智能编码插件Cosy于2021年10月份发布，到现在才两个月时间，是个相对年轻的工具。目前仅支持Java语言。通过其帮助文档了解到，它使用深度学习模型加语法分析结合的技术，通过深度学习模型强力的学习能力生成长序列代码，同时又通过结合语法分析的能力去纠正模型生成的错误。我个人比较喜欢的是Cosy的代码搜索功能，它从GitHub和StackOverflow中抽取出了常用的代码片段，让我能很方便的在IDE中直接搜索需要的信息。

阿里云Cosy提供的代码智能补全仅提供IntelliJIDEA插件，支持Java语言，相比于其他工具支持的语言种类比较少，相比于TabNine，在补全效果上有一些优化，减少了补全半截的情况。

支持整行的代码补全结果离线模式，Cosy会在首次启动时把模型下载到本地，之后便可断网使用

我个人比较喜欢的是阿里云Cosy的代码示例搜索功能，支持以下特性：

在IDE内支持指定API的代码示例搜索在IDE内支持通过功能描述搜索StackOverflow、GitHub等来源的开源代码片段

阿里云Cosy的代码补全在TabNine的基础上更进一步的解决了部分生成错误代码的缺陷，但是在细节打磨上还存在一些问题，与TabNine、GitHubCopilot相比各有千秋。Cosy的代码搜索功能相比其他工具确实是一个比较好的亮点，让我的日常“抄”代码轻松很多。

个人体验评价

语言及IDE支持：??☆☆☆☆代码补全：??????☆☆代码搜索：????????☆四、Kite

安装方式：IntelliJIDEA插件市场搜索“Kite”。

说到业界在代码智能补全领域发布最早的工具，Kite便是其中之一，它成立于2014年，在Atom/Vim/Spyder等编辑器发布代码智能提示插件，初期只面向Python开发者，当前扩展到面向绝大部分主流开发语言。并于2020年初发布JetBrains插件，2021年初发布VSCode插件。Kite支持目前主流的16种开发语言以及16种代码编辑器，但是从我的使用体验上来看，其最擅长的还是Python语言，毕竟是Kite最早支持的语言类型。

Kite提供基于机器学习的代码智能补全功能，支持以下特性：

远程服务模式，代码需要上传到远程服务器离线模式，能够把模型下载到用户本地，无法联网也可使用补全专业版能针对用户的代码库进行训练

Kite也提供了Python官方文档搜索功能

支持PythonAPI的官方文档及少量示例

Kite适合Python开发者，毕竟Kite是以Python起家，在Python语言上打磨了很多年，虽然不像其他同类工具一样，能提供非常惊艳的长序列代码补全，但是它对IDE自带补全的排序优化效果还是很不错的。Kite的API文档搜索能搜索到常用的PythonAPI官方文档，但是大部分能在IDE中通过查看API定义查看，代码的使用示例比较缺乏。

个人体验评价

语言及IDE支持：????????☆代码补全：????☆☆☆代码搜索：????☆☆☆五、Codota

安装方式：IntelliJIDEA插件市场搜索“Codota”。

除了Kite，业界另一个涉足最早涉足该领域的工具是Codota，Codota成立于2013年，在2014年下旬发布第一个Jetbrains插件版本，主要面向Java开发者。但是，目前Codota公司收购TabNine之后，已经放弃了Codota这款插件，并将老产品改名为了TabNine。

Codota提供了代码补全功能，在Java语言上效果比较好：

基于程序分析、统计分析的规则化代码补全，主要能针对部分类名、常用的代码模板进行补全

Codota提供了IDE内的代码示例搜索功能（支持Java、JavaScript）

支持搜索引用了指定API的代码示例

在其他代码补全工具发布之前，Codota还是一个比较不错的开发利器，特别是丰富了IDE自带的代码模板，可以帮助开发者节省很多低级编码的时间，Codota也有一些用于生成代码的小功能，这里就不再扩展。但是在目前AI爆发的时代，Codota的产品演进没有跟上步伐，所以Codota公司已经放弃该产品的演进，转而大力发展收购的TabNine。

个人体验评价

语言及IDE支持：????☆☆☆代码补全：????☆☆☆代码搜索：??????☆☆六、AIXcoder

安装方式：IntelliJIDEA插件市场搜索“AIXcoder”。

AIXcoder从天眼查了解到其成立于2017年，根据官网主页的信息，它也采用了深度学习的技术，并且对模型进行了压缩，以便于提升用户下载模型的速度，减少用户本地CPU的开销。AIXcoder提供了对用户本地代码库学习的工具，但是免费版有次数限制，而且学习本地代码库的时候电脑会比较卡。让我有点疑惑的是，AIXcoder官网主页视频中演示了IDE内的代码搜索功能，但是在实际插件中只提供了一个跳转到浏览器中的按钮，并不能在IDE内直接搜索（难道是需要付费的？）。目前发布了Jetbrains及VSCode插件，主要支持Java、Python、C/C++、JavaScript、Typescript、Go、PHP等语言。

AIXcoder提供的代码智能补全与Kite比较相似，都会对IDE自带的补全结果进行排序优化，只是AIXcoder在Java上效果好一些，支持以下特性：

远程服务模式，代码需要上传到远程服务器，速度更快一点，卡顿感会减少离线模式，会把模型下载到本地

官方主页的演示视频说是支持IDE内的代码搜索，但是我安装插件后发现只能跳转到网页端的搜索页面上，无法在IDE内搜索，难道这块功能是需要收费的？总的来说AIXcoder在刚发布的时候还是很不错的，但是最近发布了太多同类工具，AIXcoder的代码补全体验相比其他工具算不上出彩，希望AIXcoder能继续提升。

个人体验评价

语言及IDE支持：??????☆☆

代码补全：????☆☆☆

代码搜索：IDE内不支持

xml怎么转换成视频文件

将XML转换为视频文件涉及到将XML中的数据解析并映射到视频帧上，生成视频文件的过程。具体实现取决于您使用的编程语言和库。以下是一种常见的方法：

1.解析XML：使用适当的XML解析库来读取XML文件并提取所需的数据。XML中可能包含有关视频的参数和元数据，如帧率、分辨率、图像质量等。

2.创建视频编码器：使用适当的编程语言和库创建一个视频编码器对象，例如FFmpeg、OpenCV或GStreamer等，用于将视频帧进行编码。

3.创建视频文件：创建一个空的视频文件，并设置视频的参数，如帧率、分辨率和编码格式等。

4.将数据映射到帧：根据XML文件中的数据，在每一帧上生成对应的图像或场景。这可能涉及到处理图像、视频合成或动画生成等技术，具体取决于XML中的数据结构和您的需求。

5.编码并写入帧：将生成的视频帧通过视频编码器进行编码，并将编码的数据写入视频文件中。视频编码器将使用所设置的参数对视频帧进行编码压缩。

6.关闭视频文件：在所有帧都被写入后，关闭视频文件，并完成视频转换过程。

请注意，以上步骤仅提供了一般的方法论，具体实现可能因您使用的编程语言、库和功能需求而有所不同。此外，处理大规模视频转换可能需要考虑性能和资源的限制。建议根据您的具体需求进一步进行详细的研究和开发。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。