轴心2.x WebService开发全攻略:实例与工具详解

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本文档是一份详细的Axis2 WebService开发指南,主要针对中文用户,介绍了Axis2框架在Web服务开发中的应用和配置。Axis2是一个广泛使用的开源消息中间件,用于构建高性能、可扩展的Web服务架构。 **1. 预备工作** 首先,开发者需要从Apache Axis2官方网站下载最新版本的axis2依赖包,如1.5.4,获取Java核心组件。官网地址为:<http://axis.apache.org/axis2/java/core/download.cgi>。同时,推荐下载官方提供的Eclipse插件,如ServiceArchiveWizard和CodeGeneratorWizard,这些工具有助于简化开发过程并自动生成客户端调用代码。 安装Eclipse插件后,开发者会看到插件界面的变化,便于集成到开发环境中。 接下来,对下载的axis2-bin文件进行分析,例如axis2-1.5.3-bin.zip中的bin目录包含了许多实用工具,如wsdl2java,它能将WSDL文件转换为客户端可以直接使用的代码。 **2. Axis的入门实例** 文档详细讲解了如何使用Axis2创建简单对象类型的WebService。通过实例,开发者能够快速上手轴2的基本操作,包括定义服务接口、实现类、以及如何通过配置文件将这些元素整合起来。 **3. WebService会话管理和治理** 文章还涵盖了Axis2对会话(session)管理和治理的介绍,这对于处理并发请求和维护状态至关重要。此外,如何使用Axis2控制台的DOS命令行工具来发布WebService也是内容的一部分。 **4. Axis与Spring集成** 对于希望利用Spring容器进行Bean管理的开发者,文档展示了如何使用Spring JavaBean来发布WebService,这有助于实现松耦合和模块化。 **5. Module模块和监控** Axis2的Module模块机制允许开发者灵活地组织和扩展服务,提供了强大的模块化能力。此外,还介绍了如何使用SoapMonitor工具来监视WebService的请求和响应信息,帮助开发者诊断和优化服务性能。 **6. 从Axis1.x到Axis2.x的迁移** 文章特别提到了从Axis1.x版本向2.x版本的迁移,这意味着它不仅涵盖了新功能的介绍,还可能包含了对旧版API的升级指导,以便开发者平稳过渡到新的技术栈。 这份轴2 WebService开发指南提供了一套完整的入门到进阶的学习路径,无论你是初次接触Axis2的新手还是希望深入了解其高级特性的开发者,都能从中获益良多。

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image_path = './Lenna.jpg' image = cv2.imread(image_path) num_row, num_col, num_ch = image.shape # image channels are in BGR B = image[:, :, 0] G = image[:, :, 1] R = image[:, :, 2] # change the channel order from BGR to RGB and restore # CODE HERE image = cv2.merge([R, G, B]) fig = plt.figure(figsize=(11, 9)) fig.suptitle('Color image and RGB channel') ax = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax.imshow(image) ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('color image') # display the red channel in grayscale ax = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax.imshow(R, cmap='gray') ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('Channel R') # display the green channel in grayscale ax = fig.add_subplot(2, 2, 3) ax.imshow(G, cmap='gray') ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('Channel G') # display the blue channel in grayscale ax = fig.add_subplot(2, 2, 4) ax.imshow(B, cmap='gray') ax.axis('off') ax.axis('equal') ax.set_title('Channel B') plt.pause(0) # calculate the mean value, variance and covirances # CODE HERE # Decomment and complete the following lines corr_RG = corr_GB = corr_BR = # Decomment the following lines print('The correlation between red and green is: ' + str(corr_RG)) print('The correlation between green and blue is: ' + str(corr_GB)) print('The correlation between blue and red is: ' + str(corr_BR)) # total contrast: # CODE HERE # proportions of each channel to the total contrast # Decomment and complete the following lines print('The propotion of red channel is: ' + str(CODE HERE)) print('The propotion of green channel is: ' + str(CODE HERE)) print('The propotion of blue channel is: ' + str(CODE HERE))

2023-05-26 上传