Ant脚本发布XFire WebService 客户端

本文介绍如何使用ANT脚本和XFire1.2.6的jar包来生成WebService客户端,无需使用Eclipse插件。通过配置Build.xml文件,指定WSDL地址和客户端包名,即可完成客户端的构建。
[color=darkblue]可以不使用XFire的eclipse插件,直接使用ANT脚本,和XFire1.2.6的jar包即可生成WebService客户端
目录结构为:
build.xml
WsGen的文件夹(此处文件夹名随意,ant脚本中对应该文件夹名即可)
WsGen下建立client,lib文件夹,lib下置放xFire1.2.6所有jar包[/color]
[color=brown]Build.xml代码:[/color][code]
<project name="XFire-WsGen" basedir="./WsGen" default="wsgen">
<path id="maven.compile.classpath">
<fileset file="${basedir}/lib/*.jar"/>
</path>
<!-- Remove classes directory for clean build -->
<target name="clean" description="Prepare for clean build">
<delete dir="${basedir}/client"/>
<mkdir dir="${basedir}/client"/>
</target>
<target name="wsgen" depends="clean">
<taskdef name="WsGenTask" classname="org.codehaus.xfire.gen.WsGenTask" classpathref="maven.compile.classpath"/>
<WsGenTask outputDirectory="${basedir}/client" wsdl="http://localhost:8080/mytest/services/HelloWordService?wsdl" package="com.tongtech.webservice.client" overwrite="true"/>
</target>
</project>

[/code]
[color=green]需要修改WSDL的地址,另外,package为客户端生成后所在包的包名
执行ant打包即可生成,生成后可考到eclipse下运行调试[/color]
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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