本文讲述了Apache Axis的安装及简单应用，作为Apache Axis的一个入门教程。虽然现在Apache Web Service项目已经推出了Apache Axis2，Axis2相对Axis是一个很大的更新，关于Apache Axis2的介绍，请参考...

Apache Axis安装包以及相关的jar包、初级教程---安装、应用

写一个ROS服务器和客户端，然后测试服务器节点(C++)先写一个简单的服务器节点，功能是接受两个整形数，然后返回他们的和。进入之前在catkin工作空间创建的beginner_tutorials包的目录：$ cd ~/catkinws/src/beginner...

1、axis-1_4 (从apache网站下载最新axis-bin-1_4.zip解压即可） 2、Tomcat5.0 3、JDK5.0 二、相关配置 1、在你的%TOMCAT_HOME%/common/lib下需要加入三个包 activation.jar、mail.jar、tools.jar 2、环境变量设置 ...

级别： 初级2003 年 8 月 01 日本文是J2EE Web服务开发系列文章的第六篇，本文从SOAP消息中Handler的基本概念入手，逐步深入讨论Handler的各种典型使用(生成日志、用户认证、用户授权、信息加密/解密)以及实现方法。...

简介 笔者当初为了学习JAVA，收集了很多经典源码，源码难易程度分为初级、中级、高级等，详情看源码列表，需要的可以直接下载！ 这些源码反映了那时那景笔者对未来的盲目，对代码的热情、执着，对IT的憧憬、向往！...

修改点符号与线条 points（）函数可以在画布中添加点，使用格式： points（x,y,pch=,cex=,bg=…） 其中，x,y确定点的位置。 可以设置的参数包括： lwd:点边框的宽度 font字体设置 bg点内部填充的颜色 ...

入门案例 创建maven工程 项目目录结构: 首先在maven的pom.xml导入Mybatis和MySQL的依赖坐标: <dependencies> <!--Junit测试依赖--> <dependency> <...artifact...

1。...2。在适当的路径（即相关服务器的WEBAPPS目录下，因为AXIS本身可以看成一个WEB应用）下解压，把JAF中的activation.jar包放到其lib目录下。...有关AXIS的环境的配置：AXIS_HOME: D:/Tomcat 5.0/webapps/axis/AXIS_

笔者当初为了学习JAVA，收集了很多经典源码，源码难易程度分为初级、中级、高级等，详情看源码列表，需要的可以直接下载！ 这些源码反映了那时那景笔者对未来的盲目，对代码的热情、执着，对IT的憧憬、向往！此时此...

并引入axis相关的JAR包,(发现如果仅仅是这样做,会出错,建议到AXIX的LIB目录把所有的JAR包COPY到工程的LIB下,这时webservice会出现空瓶子的图标.OK),再将axis webapps/axis/WEB-INF目录下的WEB.X

使用Apache Axis部署 Web服务时的常见问题及其解决方法

developerWorks 中国&gt;SOA and Web services&gt; 应用 AXIS 开始 Web 服务之旅 ...

MNIST ： 是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片，每一张图片对应的标签。 目的 ： 训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字。 模型开始，它叫做Softmax Regression。 ...

初级工程师面试题 Android 基础（2016.01.20 更新）（★★）. 一、 Activity 1、 什么是 Activity? 2、 请描述一下 Activity 生命周期 3、 常见的 Activity 类型 4、 如何保存 Activity 的状态？ 5、...

1 #-*- coding: utf-8 -*-2 """3 Created on Tue Aug 7 20:13:46 201845 @author: Luove6 """78 importpandas as pd9 importnumpy as np10 from sklearn.cluster importKMeans11 importmatplotlib.pyplot as plt12 ....

目录一、常用技巧1.1 导入包1.2 设置绘图样式1.3 显示图形1.4 将图像保存成文件二、初级画图2.1 figure和axes画布和坐标轴对象2.2 画一个正弦图 一、常用技巧 1.1 导入包 import matplotlib as mpl import ...

注：百度百科案例 首先，我们必须导入对应的库。主要的绘图函数在子库matplotlib.pyplot import numpy as np import matplitlib as nml import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ...

1.list是基本操作单元，array是向量化操作，可以将list转成arry，也可以将array转成list   array1=np.array(list1) list1=arr1d_obj.tolist() print(...

应用AXIS开始Web 服务之旅 级别: 初级 刘冬 (winter.lau@163.com), 软件工程...

自己学习numpy时候的笔记.分享出来,也算自己存档一下. 笔记全部在代码里可能看着不是很舒服,但是强烈建议,如果您有时间的话,还是一点一点手动抄到自己的IDE中,学习效果更好.  # numpy的学习我是放在代码中一步...

数据结构 Series 一维数组 与 numpy的array 以及 list相似 Series 可以保存不同类型的数据 DataFrame 理解成Seires的一种容器 series的初始化 s= pd.series([1,2,3,np.nan,4,5]，index=[a,b,c,d,e,f]) ...

线性回归的概念及数学推导 一般假定 首先我们假定机器学习数据集的一般形式为：{(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}\left\{\left(x_{1}, y_{1}\right),\left(x_{2}, y_{2}\right), \ldots,\left(x_{n}, y_{n}\right)\right...

此摄像机功能：鼠标滑轮控制摄像机可视范围大小，按住鼠标右键水平滑动使摄像机围绕目标Y轴旋转，按住鼠标右键垂直滑动使摄像机围绕目标(虚拟)X轴旋转。 虚拟X轴：摄像机局部坐标系的XY平面映射到目标身上后的X轴...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

IM （即时通讯）系统是一种大型实时系统，其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天，很多APP都希望为自己的应用增加IM系统，但却不得其法。本课程抽丝剥茧，搭建一套简IM 系统，先让开发者了解如何实现这类系统，然后会不断的对系统进行扩展，并详述要支撑千万级别的用户，系统架构要经过哪些方面的演变，在每个阶段需要具体考量哪些因素；其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程，开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集，32位64位都有，解决缺失dll包问题。

首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

HTML5中定义了WebSocket规范，该规范使得能够实现在浏览器端和服务器端通过WebSocket协议进行双向通信，运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，实现一个聊天室的搭建。 运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，快速实现一个聊天室的搭建。