java 调用webservice的各种方法总结 现在webservice加xml技术已经逐渐成熟，但要真正要用起来还需时日!! 由于毕业设计缘故，我看了很多关于webservice方面的知识，今天和大家一起来研究研究webservice的各种使用方法。 一、利用jdk web服务api实现，这里使用基于 SOAP message 的 Web 服务 1.首先建立一个Web services EndPoint： package Hello; import javax.jws.WebService; import javax.jws.WebMethod; import javax.xml.ws.Endpoint; @WebService public class Hello { @WebMethod public String hello(String name) { return "Hello, " + name + "\n"; } public static void main(String[] args) { // create and publish an endpoint Hello hello = new Hello(); Endpoint endpoint = Endpoint.publish("http://localhost:8080/hello", hello); } } 2.使用 apt 编译 Hello.java(例：apt -d [存放编译后的文件目录] Hello.java ) ,会生成 jaws目录

本文讨论的是该研究的结果，该研究是马拉维《 2010年环境状况和展望报告》编制过程的一部分。该国的经济状况和治理性质被确定为关键驱动力，即，“关键不确定性”，以确定马拉维未来的环境状况。 制定了四个环境方案：方案1：“良好的经济和良好的治理相结合”：“ Mkaka ndi Uchi”； 方案2：“彭达·彭达”，经济不佳和善政相结合； 方案3：“瓦法瓦法”，经济不佳和治理不善的结合； 场景4：“ Chonchobe / Ndawonera Momwemo”，良好的经济与不良的治理相结合。 四种情况中的每一种都会受到该国当前经济和治理状况的独特影响，因此对马拉维的环境产生不同的影响。 在七个主要的环境驱动因素中，经济和治理被选为关键决定因素：人口统计学，治理，社会变化，经济，环境和气候变化，技术，文化和传统。 从以上列出的方案来看，只有方案1，Mkaka ndi Uchi会导致马拉维繁荣，而其余方案预示着该国混乱局势的普遍性，方案3就是Wafa Wafa方案。

《复分析可视化方法》是复分析领域的一部名著，开创了数学领域的可视化潮流，自首次出版以来，已重印了十多次，深受世界读者好评。《复分析可视化方法》用一种真正不同寻常的、独具创造性的视角和可以看得见的论证方式解释初等复分析的理论，公开挑战当前占统治地位的纯符号逻辑推理。作者通过大量的图示使原本比较抽象的数学概念，变得直观易懂，读者在透彻理解理论的同时，还能充分领略数学之美。

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设计要求及主要任务 指标要求： 1.频率范围：10M~1GHZ。 2.测试范围：-40DB~15DB。 3.测量精度：±0.5DBm/FS。 4.驻波比：<1.5。 5.其他：输入保护，测速尽量快。 测量射频功率有4种方法: 1、利用二极管检测功率法; 2、等效热功耗检测法; 3、真有效值>直流( TR) 转换检测功率法; 4、对数放大检测功率法。 本文主要介绍其中的两种方法并对各自的优缺点加以比较。

ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、与GIS的整合、DEM及三维信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析，提供了专业可靠的波谱分析工具和高光谱分析工具。ENVI软件可支持所有的UNIX、Mac OS X、Linux 系统，以及PC机的Microsoft Windows2000 Professional(需Pack 2)、Windows XP Professional、Windows Vista、Windows7 操作系统。ENVI可以快速、便捷、准确地从遥感图像中获得您所需的信息;它提供先进的、人性化的使用工具来方便用户读取、探测、准备、分析和共享图像中的信息;还可以利用IDL为ENVI编写扩展功能。

视频质量评价（VQA）是以人眼的主观质量评估结果为依据，使用算法模型对失真视频进行评估。传统的评估方法难以做到主观评价结果与客观评价结果相一致。基于深度学习的视频质量评价方法无需加入手工特征，通过模型自主学习即可进行评估，对视频质量的监控和评价有重要意义，已成为计算机视觉领域的研究热点首先对视频质量评价的研究背景和主要研究方法进行介绍;其次从全参考型和无参考型两方面介绍基于深度学习的客观质量评价方法，并且从所用的卷积神经网络模型对无参考型评价方法进行了分类比较;接着介绍视频质量评价算法的相关数据库和评价算法性能指标，并对算法性能进行比较;最后对目前视频质量评价研究存在的问题进行总结，并展望了该领堿面临的挑战和未来发展方向。