tomcat5.5+axis2的环境搭建

本文详细介绍如何搭建Axis2环境,包括下载二进制包和war包并部署到Tomcat,以及安装Eclipse插件来生成ARR文件和从WSDL生成stub代码。

环境搭建:

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http://apache.mirror.phpchina.com/ws/axis2/1_5_4/axis2-1.5.4-bin.zip

http://apache.mirror.phpchina.com/ws/axis2/1_5_4/axis2-1.5.4-war.zip

首先从上面地址下载axis2的二进制包和war,当前最新版本为1_5_4.把下载后的war放入tomcatwebapps目录里,然后启动tomcat,这样war包就会自动解压为目录axis2. 在浏览器中打开http://localhost:8088/axis2.你会看见如下页面:

 

如果你能看到上面所示的画面,说明axis2可以使用

2http://www.apache.org/dyn/mirrors/mirrors.cgi/ws/axis2/tools/1_5_4/axis2-eclipse-service-archiver-wizard.zip

http://www.apache.org/dyn/mirrors/mirrors.cgi/ws/axis2/tools/1_5_4/axis2-eclipse-codegen-wizard.zip

从上面两个地址下载axis2eclipse插件,这两个插件的作用分别为:版主我们生成arr文件;用wsdl文件生成stub代码。下载完成后将这两个文件解压到eclipseplugins目录中。然后打开myeclipse,在package explorer中点击右键,选择newàother,你会看见如下所示:

经过以上两步,环境搭建工作就算完成。

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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