我怀疑JSON,XML和RDF之间有什么区别.
我在网上看到:
JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式.人类很容易读写.机器很容易解析和生成.
资源描述框架(RDF)是用于表示关于万维网中的资源的信息的语言.
可扩展标记语言(XML)是一种源自SGML(ISO 8879)的简单,非常灵活的文本格式.最初旨在应对大规模电子出版的挑战,XML在Web和其他地方交换各种数据方面也发挥着越来越重要的作用.
所以如果我没弄错的话,Json用于交换数据.XML也用于数据交换.这两者之间的主要区别是什么？
RDF用于描述Web上的资源,并基于xml语法.那么xml既可以用于信息交换,也可以用于新语言的描述？
你能给我一些澄清吗？
编辑:
我的理解是:
"资源描述框架"建议提供描述资源的框架.在大学考试中,我使用RDF来描述公司的本体论,我描述了公司的主要组成部分以及它们之间的关系.RDF对于语义Web很重要,因为"描述资源"允许我们将语义含义与资源相关联.
XML是一种标记语言.标记语言是描述文本(维基百科)的表示(结构,语义或表示)机制的一组规则.因此,它可以用于定义RDF或SOAP等文本的结构.您还可以说它用于数据序列化.
JSON仅用于数据序列化.要序列化数据JSON和XML是类似的,但是使用XML和XML SCHEMA我可以将语义与数据相关联,或者我错了吗？
我有这样的时间间隔:
[5,10]
我有更多的时间点列表,长度不同,例如:
t1=[3,6,9,10]
t2=[2,4,5,6,10]
..
其中in t1 [3,6]是第一个区间,[6,9]第二个区间是等等.
同样的事情t2和其他列表.
现在我需要保存列表,以及与第一个时间间隔相交的特定间隔.例如,t1我在[3,6]交叉点上[5,10], [6,9]相交[5,10],等等.
我已经制作了一个算法,但我处理更多的数据,我需要一个快速的算法.例如,如果我使用300.000列表并且每个列表具有200个时间点,则我的算法1在大约5-10秒内很好.但是如果我有10.000或更多的时间点算法非常慢.
我的算法是这样的:
First time interval <- [t1,t2]
For each list
For each time interval [s1,s2] in list
if(s1>= t1 && s2 <= t2)
{
saveIntervall()
}
else if (s1<= t2 && s2 > t2)
{
saveIntervall()
}
else if(s1 < t1 && s2 >= t1)
{
saveIntervall()
}
else if (s1 < t1 && s2 …我在文件的第一行有一个带有列名的csv,在文件的第一列有一个列名,如下所示:
ColName1 ColName2 ... ColNameN
RowName1 ..
RowName2 ..
RowNameN ..
如果我使用此命令:read.csv("/ Users/MNeptune/Documents/workspace R/simulatedProfiles.csv",header = TRUE)
我只读了正确的列名而不是行名.我能做什么来读取行名？
我需要制作一个条形图,其中数据被分成垃圾箱.
我的数据如下:
1.0 5
1.2 4
2.4 1
4.3 6
5.2 10
然后在X轴上我想要时间值,如:[1-4],[4-5]等(取决于csv文件中的数据).
在Y轴上我想要出现多次,如10,16等.
我写了这个R代码:
dataset <- read.csv("/Users/MNeptune/Documents/workspace R/BarPlot/times.csv")
dataset <- data.matrix(dataset, rownames.force = NA)
time <- dataset[,1]
occurence <- dataset[,2]
min <- min(time);
max <- max(time);
# Creo i bin
Groups <- cut(x = time, breaks = seq(from = min, to = max, by = 2))
Groups <- data.matrix(Groups, rownames.force = NA)
# Raggruppo i dati nei bin
Bygroup = tapply(occurence, Groups, sum)
# Faccio il plot dei bin …