Study Resources of Web Services with Java

本文推荐了两本适合初学者的WebServices书籍:《The Java Web Services Tutorial》和《SOA: Using Java Web Services》,涵盖了JAXWS API、JAXB、Stax等技术的使用方法,并提供了实际操作代码及在线资源。


最近收到几个朋友得来信都聊到了学习Web Services的资料问题,在这里简单小结一下,也算是偷一下懒,下回遇到同样的问题我就改发这个链接了:)。

 

对于初学者,可以通过下面两本书来熟悉规范了解Java的WebService构架的结构以及使用方法

1.The Java Web Services Tutorial

SUN的官方教材,教程先从使用JAXWS API入手,教你如何使用JAXWS API发布Web Services以及如何调用远程的Web Services。
然后介绍了JAXB的使用方法,能够帮助读者轻松搞定WebServices中XML与Java Object的转换问题。
Stax作为新一代的Java XML处理API,采用了基于流的处理方式,极大得提高了Java Web Services的处理效率。教程对此API也有比较相信的介绍。
同时教材还提供了有关SAAJ(SOAP with Attachments API for Java),以及Web Services Security的内容的介绍。

2. SOA: Using Java Web Services
http://soabook.com/
这本书介绍了很多Java Web Services框架实现细节的东西(很务实),特别是对JAXWS系列的规范有比较详细的介绍,同时书中还给出eBay以及Amazon的WebService的调用实例。

下面是从Glen blog 摘抄的书评

"Strengths of this book:

   1. Good introductions and working code to Yahoo! Shopping RESTful Web services as well as eBay and Amazon SOAP-based web services are provided in Chapter 9. This provides a solid starting point for readers to move beyond book knowledge and start practicing with these publicly available API's.


   2. Fairly detailed code samples to work with, covering a broad range of topics, which provide another good starting point for developers.


   3. I have often gone back to the book to find details or review certain topics, so have found that it continues to serve as a good reference after you are done reading it."

 

当然网上也有很多免费的培训教程,例如

FREE Web Services Training - 3rd session

如果你对SOA以及WS*感兴趣,或者你的关注点并不局限API代码,哪你还可以翻阅一下IONA CTO NewComer 写的Understanding SOA with Web Services


还有就是加入cxf-zh中文论坛,作为第一CXF的中文论坛,CXF在北京的开发者都会在该论坛上回复大家的有个WebServices 以及使用CXF遇到的问题。

最后如果想了解业界的最新进展,可以订阅相关的Blog

有关Blog的信息请参考cxf-zh 最近的讨论

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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