一、前期准备:
1、tomcat
版本:Tomcat 7.x
下载地址:http://tomcat.apache.org/download-70.cgi#7.0.23
2、Xfire
版本:xfire-distribution-1.2.6
下载地址:http://xfire.codehaus.org/Download
3、eclipse
二、在tomcat下面配置xfire
1、在tomcat的webapp文件夹下按如下目录新建文件或者文件夹:
xfire
|--WEB-INF
|--lib
|--web.xml
|--classes
|--META-INF
|--xfire
|--services.xml
2、将xfire-1.2.6/lib下面的内容拷贝到xfire/WEB-INF/lib目录中
3、将xfire-1.2.6/xfire-all-1.2.6.jar拷贝到webapps/xfire/WEB-INF/lib目录中
4、web.xml文件内容
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<!-- START SNIPPET: webxml -->
<!DOCTYPE web-app
PUBLIC "-//Sun Microsystems, Inc.//DTD Web Application 2.3//EN"
"http://java.sun.com/dtd/web-app_2_3.dtd">
<servlet>
<servlet-name>XFireServlet</servlet-name>
<display-name>XFire Servlet</display-name>
<servlet-class>
org.codehaus.xfire.transport.http.XFireConfigurableServlet
</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
<servlet-name>XFireServlet</servlet-name>
<url-pattern>/servlet/XFireServlet/*</url-pattern>
</servlet-mapping>
<servlet-mapping>
<servlet-name>XFireServlet</servlet-name>
<url-pattern>/services/*</url-pattern>
</servlet-mapping>
</web-app>
5、services.xml文件内容
<!-- START SNIPPET: services -->
<beans xmlns="http://xfire.codehaus.org/config/1.0">
</beans>
<!-- END SNIPPET: services -->
6、
启动tomcat应用服务器;打开浏览器;访问如下的网址:
http://localhost:8080/xfire/services/
(8080是tomcat端口号)
如能正确的显示成功页面,说明我们的xfire配置成功了
三、Helloword开发
1、eclipse中建立项目XfireTest
2、新建HelloService.java文件
package com.rwq.test;
public class HelloService {
public String sayHello(String name){
return name+",你好!";
}
}
3、service.xml
<!-- START SNIPPET: services -->
<beans xmlns="http://xfire.codehaus.org/config/1.0">
<service>
<name>HelloService</name>
<namespace>http://com.rwq.testDemo/HelloService</namespace>
<serviceClass>com.rwq.test.HelloService</serviceClass>
</service>
</beans>
<!-- END SNIPPET: services -->
4、将编译后的HelloService.class文件和service.xml文件部署到tomcat中
注意HelloService.class在xfire/WEB-INF/classes/com/rwq/test/HelloService.class;
5、正确启动tomcat之后,在浏览器输入:http://localhost:/xfire/services/
6、出现如下的页面
四、如果是直接在eclipse中部署发布:
目录结构如下
文件内容如上,
启动tomcat,浏览器输入:http://localhost:端口号/项目名称/services/
五、eclipse自带的WebService浏览器测试


下一篇:xfire开发webservice
客户端
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# 基于Python的KMeans和EM算法结合图像分割项目 ## 项目简介 本项目结合KMeans聚类和EM(期望最大化)算法,实现对马赛克图像的精准分割。通过Gabor滤波器提取图像的多维特征,并利用KMeans进行初步聚类,随后使用EM算法优化聚类结果,最终生成高质量的分割图像。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像导入和预处理: 支持导入马赛克图像,并进行灰度化、滤波等预处理操作。 2. 特征提取: 使用Gabor滤波器提取图像的多维特征向量。 3. 聚类分析: 使用KMeans算法对图像进行初步聚类。 利用KMeans的聚类中心初始化EM算法,进一步优化聚类结果。 4. 图像生成和比较: 生成分割后的图像,并与原始图像进行比较,评估分割效果。 5. 数值比较: 通过计算特征向量之间的余弦相似度,量化分割效果的提升。 ## 安装使用步骤 ### 假设用户已经下载了项目的源码文件 1. 环境准备:
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Hands-On Large Language Models - Jay Alammar 袋鼠书 《动手学大语言模型》PDF
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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