使用axis2解析wsdl生成Webservice客户端代码

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直接用dos命令生成代码,不需要把axis2插件安装到eclipse或者idea中最近做的大部分工作都是接口开发,之前做久了SAP的RFC接口模式的开发,Webservice的使用忘记了不少,所以记录一下,加深印象。安装axis2(下载请移步Apache官网)设置axis2的环境变量 (配置系统变量)通过dos命令生成客户端程序

AXIS2_HOME = D:\Webservice\axis2-1.7.4

Path = %AXIS2_HOME%\bin

C:\Users\kk>d:

D:>cd D:\Webservice\axis2-1.7.4\bin

D:\Webservice\axis2-1.7.4\bin> wsdl2java -uri C:\Users\kk\Desktop\zws_product.wsdl -p com.kk.proj.service.product -o

stub参数说明:-uri参数指定了wsdl文件的路径,可以是本地路径,也可以是网络路径。-p参数指定了生成的Java类的包名,-o参数指定了生成的一系列文件保存的根目录。在执行完上面的命令后,就会发现在当前目录下多了个stub目录。============================================在Windows控制台输出如下的命令行来生成调用WebService的代码:%AXIS2_HOME%\bin\wsdl2java -uri [wsdl] -p client -s -o stub例如:%AXIS2_HOME%\bin\wsdl2java -urihttp://localhost:8080/Hikvision/services/myWebservice?wsdl -p client -s -o stub在执行完上面的命令后,就会发现在当前目录(即<Axis2安装目录>/bin目录下)下多了个stub目录, 在stub/src/client目录可以找到一个xxxStub.java文件,该文件复杂调用WebService,可以在程序中直接使用这个类。调用方法:1.在新建的Java工程中导入刚才生成的stub目录下的client包拷贝到工程的src目录下,并在lib目录下导入axis里需要的jar包(不然会报错)。2.程序中调用方法=======================================================================

 

stub._getServiceClient().getOptions().setProperty(org.apache.axis2.transport.http.HTTPConstants.CHUNKED, false);

 

 

package com.hcj.webservice;

import client.MyWebserviceStub;
import client.MyWebserviceStub.GetAllUserResponse;

public class Test {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		//创建生成的stub类
		MyWebserviceStub stub = new MyWebserviceStub();
//如果http调用超时 添加下面设置。
//stub._getServiceClient().getOptions().setProperty(org.apache.axis2.transport.http.HTTPConstants.CHUNKED, false);
		//创建对应的方法类(这里我的webservice里有个getAllUser的方法,具体的看你自己webservice里定义了何种方法)
		GetAllUserResponse allUser = stub.getAllUser();
		//获取方法类的结果集
		String get_return = allUser.get_return();
		//打印输出结果
		System.out.println(get_return);
	}
}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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