myEclipce的Axis2的插件

本文详细介绍了如何在MyEclipse中安装Axis2插件的过程,包括解压插件到指定目录、修改配置文件等内容,并解决了可能出现的问题。

2、将插件解压缩到MyEclipse根目录下的Axis-Plugin-Dir\eclipse\plugins目录中,将Axis2_Codegen_Wizard_1.2.1改名为org.apache.axis2.tool.codegen.eclipse.plugin.CodegenWizardPlugin,将Axis_Service_Archiver_1.0.0改名为org.apache.axis2.tool.Axis_Service_Archiver_1.0.0

3、在MyEclipse目录下的eclipse\links目录下增加文件axis-eclipse-plugin.link,内容为path=MyEclipse所在目录的绝对路径\\Axis-Plugin-Dir,然后删除MyEclipse\eclipse\configuration目录下的org.eclipse.update目录

4、启动myeclipse,在file->new->other中即可看到Axis2 Wizards,如下图所示。至此,axis2插件安装成功。
参考资料:
[1] http://www.blogjava.net/mlzry0612/articles/185209.html
MyEclipse下Axis2插件安装笔记

 

 

 

 

 

关闭 Eclipse
- copy %AXIS2_HOME%\lib\backport-util-concurrent-3.1.jar 到下列 folder
%ECLIPSE_HOME%\plugins\Axis2_Codegen_Wizard_1.3.0\lib

- 注册此 jar 包: 編輯 %ECLIPSE_HOME%\plugins\Axis2_Codegen_Wizard_1.3.0\plugin.xml , 在 <runtime> 內加入下面的字串
<library name="lib/backport-util-concurrent-3.1.jar">
<export name="*"/>
</library>

- 执行 Eclipse 即可

- 若问题仍存在, 尝试改变Eclipse 使用的 JRE, 换成 JAVA 6
- 使用 JRE 1.6 启动 Eclipse 后, 若仍有问题, 试着加入 -clean 参数启动 Eclipse, 清除 osig cache:
eclipse.exe -vm "c:\java\jre1.6.0_05\bin\java.exe" -clean -console -consoleLog -debug -vmargs -Xmx384M

- 关闭 Eclipse 后, 再以一般方式启动 Eclipse, 应可解决问题

[參考]
Error while using Axis2 Code Generator Plugin for Eclipse
http://www.nabble.com/Error-while-using-Axis2-Code-Generator-Plugin-for-Eclipse-td17147595.html
http://web-latte.blogspot.com/2008/05/axis2-eclipse-plugin-code-generator.html


少包啦!
去AXIS2的安装目录的lib下面把backport-util-concurrent-3.1.jar和geronimo-stax- api_1.0_spec-1.0.1.jar复制到插件安装目录下面的lib里,在修改plugin.xml文件,在 <runtime>中间加入
          <library name="lib/backport-util-concurrent-3.1.jar">
<export name="*"/>
</library>
<library name="lib/geronimo-stax-api_1.0_spec-1.0.1.jar">
<export name="*"/>
</library>
就可以啦啊。

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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