Axis2中POJO方式部署服务

本文介绍两种基于Axis2的Web服务部署方法:简单的Java类部署及复杂应用(含Spring、Hibernate等框架集成)的部署步骤。确保应用能在Eclipse环境下调试通过后,进行完整的打包部署,避免因类路径或配置文件问题导致的错误。

1.如果应用很简单,只是一个java类就能搞定的问题,参考我的另外一篇文章

    基于Axis2的web服务的开发、部署和客户端调用

 

 

2.如果应用相对较为复杂,例如集成了spring、hibernate等框架,或者你的应用本身就涉及到很多类,很多配置文件等等。

  正确的做法:

  1)将你的应用打包。拷贝到AXIS_HOME\lib包下

  2)将所有的配置文件(applicationContext.xml hibernate.cfg.xml等),拷贝到AXIS_HOME根目录下

  3)在services文件夹下,新建一个该服务的文件夹,并添加service.xml文件,指定服务类

 

这种部署方式相对较为简单,易用。而且不容易出错,因为你在Eclipse环境下调试过了,再将所有需要的东西全部打包成。jar文件,不会因为类找不到,或者配置文件找不到而出错。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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