XMLマスター:ベーシック 実力養成講座：ITpro
XMLは，1998年にW3C（World Wide Web Consortium）が策定したデータ記述言語です｡XMLは，HTML（HyperText Markup Language）と同様に，データを「タグ」でマークアップするデータ記述言語ですが，HTMLと違い「そのデータが何を表すデータなのか(人物の名称なのか地名なのかなど)」を「タグの名称」として指定できます｡ このためXMLデータは，タグに付けられた名称を使って，あとから検索，抽出，集計などが容易に行えます｡また，｢XSLTスタイルシート｣を使うことにより，XMLデータはHTMLデータへの変換も簡単にできます｡ このようなXMLデータの再利用性やWebとの親和性などの特徴から，ここ数年でXMLは急速に普及しました｡今ではXMLは，Webアプリケーション開発には欠かせないデータ・フォーマットとなっています｡ このように，大変重要な技
AutoPagerize Wiki: XPath Cookbook
node()と*の違い //node() //* をそれぞれ実行してみればわかるが、node()はテキストノードなどを含めたすべてのノードを、*はNode.ELEMENT_NODEな要素だけを選択する。この違いはパフォーマンスに影響を与えるので、意識して使い分けるのが良い。 なお、 * はattributeとnamespaceを基準点とした場合はそれぞれattributeとnamespaceを選択する(例://@* は全てのAttrを選択する)。 詳細は仕様書でXML Path Language (XPath) - 2.3 ノードテスト 省略シンタックスと非省略、そして少しの応用 // は /descendant-or-self::node()/ の省略形である。/divは/child::divの省略形で、//div[1]は//div[position()=1]を(さらに)省略した形である
Yahoo! Pipes の Page Fetch モジュールでスクレイピングし放題 - てっく煮ブログ
pipesこのブログでも何度か Yahoo! Pipes の話題は取り上げてきましたが、先日実装された「Page Fetch」モジュールは素敵すぎます。ほんとに。今まで、Yahoo! Pipes といえば、XML・CSV か Yahoo が提供してるサービスのデータを加工することしかできませんでした。それが、「Page Fetch」モジュールの登場により、任意の Web ページを加工できるようになったのです。Yahoo! Pipes の使い道といえば、次の２つだと思います。1. RSSリーダーで読むための XML 作り複数の RSS を結合したり、見た目を整えたりして、自分専用の RSS を作る。 （例）サイトの最新被ブックマークを livedoor Reader で読むための Pipes2. Web サービスとの連携JSONP に対応してるので、JavaScript と組み合わせてサーバ
連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
“XML DBのプロ”を認定する資格試験に挑戦だ！（2/3） － ＠IT
日本アイ・ビー・エム 中林 紀彦 2008/2/15 ■試験に向けての勉強方法は？ さて、試験の内容について理解できたKさんは受験のための作戦を練りました。「XMLマスター：ベーシック」に関しては書籍やインターネット上の情報も豊富で学習には困りませんでしたが、XMLマスター：プロフェッショナル（データベース）は試験が始まって間もないので、参考になるような情報はほとんどありませんでした。それでもKさんはいろいろと調査して、以下の資料を使って学習することにしました。 学習資料（書籍） XMLマスター教科書 プロフェッショナル（データベース）[iStudy LE付属] （ISBN：9784798115962） XML逆引きクイックリファレンス XML1.0（3rd Edition）対応 （ISBN：4-8399-2103-2） 学習資料（Webサイト） DBマガジン 2007年6月号～11月号の
メタ情報とセマンティック・ウェブ
This page is the table of contents of "The Intruduction to Metadata and Semantic Web". Most parts are written in Japanese, but everybody is welcome. ウェブは人間が読むための「文書のウェブ」から、様々なデータを自在に発見して利用できる「データのウェブ」へと向かいます。セマンティック・ウェブと呼ばれる分野では、このデータのウェブを実現するために、表現のモデルや交換・共有を可能にするオントロジー、そして推論や頼性検証といった各レベルでの技術開発が進められています。メタデータを適切に与えることで、文書情報をこの「データのウェブ」に組み込むことが可能になります。 RDFグラフとリンクするデータ リソースとメタデータの表現 語彙とオントロジー メタデータ
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