`
txf2004
  • 浏览: 7039880 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 上海
社区版块
存档分类
最新评论

Matrix上的三篇文章

阅读更多

今天无聊在网上搜索自己的名字时,忽然搜到了两年前参与Matrix网翻译项目时的三篇文章,这里做一个链接,也方便自己以后查找。

XFire:轻松简单地开发Web Services

作者:Shahid Ahmed ;mydeman
原文:http://www.javaworld.com/javaworld/jw-05-2006/jw-0501-xfire.html
Matrix:http://www.matrix.org.cn/resource/article/2006-09-24/XFire_6bd1061c-4bc6-11db-978f-43b3336b7e51.html
关键字:XFire;Web Services

摘要:

XFire是一个免费的开源SOAP框架,它不仅可以极大方便地实现这样一个环境,并且可以提供许多Web Services规范中高级特征,这些特征在多数的商业或者开源工具都没有提供。你要恰当的理解这些单词:great ease and simplicity(非常轻松和简单)。你将会看到使用XFire创建Web Services是多么的简单。

捕获屏幕-编写一个基于Java Robot类的屏幕捕获工具

作者:Jeff Friesen;mydeman
原文:http://www.javaworld.com/javaworld/jw-04-2006/jw-0424-funandgames.html
Matrix:http://www.matrix.org.cn/resource/article/2006-09-15/Java+Robot_f9598e5e-445b-11db-af0b-0f766c077b58.html
关键字:Java Robot;捕获屏幕

摘要:

Java Fun and Games(Java娱乐和游戏)提供了通过Java的Robot类捕获主屏幕设备的功能,并且可以将整个屏幕或者选定的一部分保存为jpeg文件。这篇文章以Swing应用的形式实现了屏幕捕获工具。

使用WebRowSet完成JDBC的大部分任务

作者:Sharad Acharya;mydeman
原文:http://www.onjava.com/pub/a/onjava/2006/06/21/making-most-of-jdbc-with-webrowset.html
Matrix:http://www.matrix.org.cn/resource/article/44/44626_WebRowSet.html
关键字:WebRowSet;JDBC

摘要:

在这篇文章中,我首先将简要解释它的继承层次结构,紧接着,我会使用一个例子演示如何利用javax.sql.rowset.WebRowSet接口的特征非常容易地将数据库中的数据转化为XML文件,或者相反操作。然后我会讨论这个接口的利弊。在以上解释的基础上,我会总结一些首选这个接口的情况。

分享到:
评论

相关推荐

    matrix类c#实现

    本篇文章将详细讲解如何利用C#实现一个名为`Matrix`的类,涵盖矩阵的加法、减法、乘法、转置以及求逆等基本操作。 首先,`Matrix`类需要包含表示矩阵的私有数据成员,通常是一个二维数组。这个数组将用于存储矩阵的...

    改造matrix_admin模版后台——主页(三)

    【标题】"改造matrix_admin模版后台——主页(三)" 涉及的知识点主要集中在网站后台模板的定制和优化上,特别是针对名为“matrix_admin”的后台管理系统。这一部分的内容可能包括对原有模板的分析、功能增强、界面...

    matrixplot_R语言相关系数图形绘制_r语言matrixplot_色块_matrixplot_色块图

    本篇文章将详细探讨如何在R语言中利用`matrixplot`函数来创建色块图,以直观地展示相关系数矩阵。 首先,我们需要理解相关系数。相关系数是衡量两个变量间线性关系强度和方向的指标,其值介于-1和1之间。正值表示正...

    通过matrix缩放图片

    本篇文章将深入探讨如何在Android程序中通过Matrix实现图片的缩放功能,并结合"MutlTouchSample"这一示例项目进行详细解析。 首先,我们需要理解Matrix的基本用法。Matrix类提供了多种方法来创建和修改矩阵,例如`...

    rotation_matrix_matlab_

    本篇文章将深入探讨矩阵旋转的基本原理、MATLAB中的实现方法以及相关应用。 首先,让我们理解什么是旋转矩阵。在二维或三维空间中,一个旋转矩阵是用来表示刚体或坐标系绕固定轴旋转的线性变换。对于二维空间,一个...

    Matrix_Vc++矩阵输出_Vc_

    本篇文章将详细讲解如何在VC++中实现矩阵的输入、输出,以及矩阵的加法和减法操作。 首先,我们需要理解矩阵的基本概念。矩阵是由若干行和列构成的数表,可以用来表示线性方程组或者进行向量运算。在编程中,我们...

    python的dataframe和matrix的互换方法

    实例如下所示: #-*- encoding:utf-8 -*- ...以上这篇python的dataframe和matrix的互换方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章

    matrix 类定义

    本篇文章主要介绍了`matrix`类的设计与实现,该类支持基本的矩阵操作,包括矩阵相加、相减、求逆以及转置等功能。 #### 二、Matrix 类成员变量介绍 `matrix`类中包含以下私有成员变量: - `int m`: 表示矩阵的行数...

    改造matrix_admin模版后台——登录(二)

    【描述】提及的链接指向了一篇博客文章,该文章详细讲述了如何在 `matrix_admin` 模板的基础上进行改造。这通常涉及到以下几个方面: 1. **HTML/CSS重构**:为了提升用户体验,可能会修改登录页面的布局、样式以及...

    Matrix-Field Water-Filling Architecture for MIMO

    这是一篇关于“Matrix-Field Water-Filling Architecture for MIMO Transceiver Designs with Mixed Power Constraints”文章理解报告

    论文研究-Matrix Embedding Based on Trellis Structure of Linear Block Codes.pdf

    总结来说,文章讨论了如何通过矩阵嵌入和Trellis结构的结合来优化隐写术的性能,同时提出了利用BCJR算法在Trellis结构上进行信息嵌入的新方法。这项工作不仅对隐写术领域提出了新的理论贡献,也对实际应用中提高隐写...

    matrix.zip

    int matrix[3][3] = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}}; ``` 在Python中,可以使用列表的嵌套来实现相同的效果: ```python matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] ``` 4. **矩阵操作** - **索引...

    《Learning the parts of objects by nonnegative matrix factorization》

    在《Learning the parts of objects by nonnegative matrix factorization》这篇文章中,作者探讨了如何利用 NMF 来识别和学习物体的组成部分。具体来说,这种方法能够自动地识别出构成复杂物体的基本特征或部分。...

    PCB板复杂背景下的Data Matrix码定位与识别.pdf

    PCB板复杂背景下的Data Matrix码定位与识别研究聚焦于在制造业中广泛使用于产品标识的二维条码技术。Data Matrix是一种矩阵二维码,它具有尺寸小、存储容量大、纠错能力强等优势,特别适用于生产环境相对恶劣的场合...

    grasp analysis as linear matrix inequality problems

    **3. 接触力优化** 一旦确定了问题(b)的答案为肯定,接下来就需要找到一组最优的接触力,使得手指能够稳定地抓住物体。这一步骤也被表示为LMI问题,并且通过优化算法来解决。 #### 技术路线与贡献 - **摩擦锥约束...

    Matrix Calculus:Derivation and Simple Application HU Pili

    文章开篇通过一个简单的线性函数引入矩阵微积分的基本概念。首先定义了一个单变量的线性函数 \( f(x) = ax \),其中 \( a \) 是常数。然后,通过滥用偏导数的表示方法(即用偏导数表示全导数),得到了该函数关于 \...

    Non-negative Matrix Factorization with sparseness constraints

    文章中提供了 MATLAB 代码实现标准的 NMF 以及加入了稀疏性约束的扩展版本。通过这些实验代码,读者可以更容易地将这些方法应用于解决新的数据分析问题。实验结果表明,在加入稀疏性约束后,NMF 的性能得到了显著...

    Convolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware Recommendation.pdf

    研究者们在三个真实世界数据集上进行了广泛的评估,结果表明ConvMF即使在评分数据极度稀疏的情况下,也显著超过了当时最先进的推荐模型。此外,ConvMF还能成功捕捉到文档中词语的微妙上下文差异。 文章的关键词包括...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics