Java Web Services与SOAP、WSDL和UDDI实战

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"Java Web Services是关于如何使用SOAP进行远程方法调用和消息传递的书籍,涵盖了WSDL用于描述Web服务接口或理解他人服务接口的方式,以及如何利用UDDI在本地或全球注册表中发布和查找服务。书中还讨论了安全性问题、互操作性问题,与EJB等其他Java企业技术的集成,JAXM和JAX-RPC包的工作,以及与微软.NET服务的集成。" 在深入探讨Java Web服务之前,我们首先需要理解Web服务的基本概念。Web服务是一种基于互联网的软件应用程序,它通过标准协议(如HTTP)提供功能,使得不同的系统可以互相通信和交换数据。这种跨平台的能力使得Web服务成为构建分布式系统和实现企业间业务流程自动化的关键技术。 1. SOAP(简单对象访问协议):作为Web服务的核心组件,SOAP允许不同系统之间交换结构化信息。SOAP消息是XML格式的,包含头信息、主体和可选的SOAP封装。它定义了一种传输层独立的消息结构,这意味着SOAP消息可以通过多种方式发送,如HTTP、SMTP等。 2. WSDL(Web服务描述语言):WSDL是XML格式的文档,用于定义Web服务的接口,包括服务的位置、提供的操作以及如何调用这些操作。它让开发者能够理解如何与Web服务交互,无论是编写调用服务的客户端代码还是实现服务本身。 3. UDDI(统一描述、发现和集成):UDDI是一种标准,用于发布和查找Web服务。服务提供商可以在UDDI注册中发布他们的服务信息,而服务消费者则可以搜索这些注册来找到满足需求的服务。 4. 安全性:Java Web服务中的安全性涉及到身份验证、授权和数据完整性。例如,通过SSL/TLS加密可以确保数据在传输过程中的安全,WS-Security标准提供了在SOAP消息中添加安全信息的方法。 5. 互操作性:Java Web服务的一个关键特性是其与非Java环境的互操作性。SOAP和WSDL的标准化使得Java应用可以与.NET、PHP或其他平台上的应用无缝通信。 6. Java企业技术集成:Java Web服务可以与EJB(企业JavaBean)、JMS(Java消息服务)等技术结合,扩展企业级应用的功能。例如,EJB可以作为后台处理逻辑,而Web服务作为前端接口,提供给外部系统调用。 7. JAXM(Java API for XML Messaging)和JAX-RPC(Java API for XML-based Remote Procedure Calls):这两个Java包提供了处理SOAP消息和调用远程Web服务的API。JAXM用于发送和接收XML消息,而JAX-RPC则简化了调用SOAP服务的过程。 8. .NET集成:Java Web服务不仅限于Java世界,也可以与微软的.NET框架进行交互。通过支持相同的Web服务标准,Java和.NET应用可以共享服务和数据。 这本书《Java Web Services》详细阐述了上述各个知识点,并且讨论了实际开发中可能遇到的问题和解决方案,对于想要深入理解和使用Java Web服务的开发者来说是一本宝贵的参考资料。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R