Websphere7 和 axis2的采坑记录(2)

本文分享了在项目中使用Axis2与第三方WebService通信的经历,包括解决信任问题的方法,通过导入第三方SSL证书到JRE的cacerts文件实现安全通信。
项目中用到了axis2,需要和第三方webservice通信,花了三四天时间,遇到很多坑,稍微记录一下
  • 修改cacerts文件
    查询资料得知,cacerts主要存储的是网站的证书,为了和第三方网站通信,就必须存贮第三方的证书,信任第三方网站,才可以安全通信。网上有些帖子,提出用keytools命令来导入,而这里我找到一个可视化导入证书的工具protcele

portecle.jar 这个工具,需要java -jar命令执行 (建议jdk1.7以上)

k1gkLQ.md.png

打开jre中的cacerts文件,把ssl证书往这个文件中导入
k1giQS.md.png

k1gCz8.md.png

将第三方ssl证书导入
k1gFsg.md.png
k1gpJP.md.png

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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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