Axis2+SOAP Header简单的验证方法实践
服务端 服务端就要在每个方法里面加上解析SOAP Header，并进行安全校验的代码即可，记住，是每一个方法里面都加，是everyone！ 虽然是每一都需要添加校验代码，但庆幸的是，校验过程都是一致的，实现一个通用的方法，每次调用就行。 这里给出一个校验方法的代码： [java] view plain copy import java.util.Iterator; import org.apache.axiom.om.OMElement; import org.apache.axis2.Axi
Axis2 WebService客户端的三种方式
第一RPC方式，不生成客户端代码 第二，document方式，不生成客户端代码 第三，用wsdl2java工具，生成客户端方式调用 [java] view plain copy package samples.quickstart.client; import javax.xml.namespace.QName; import org.apache.axiom.om.OMAbstractFactory; import org.apache.axiom.om.OMElement; import
Axis2方式发布webService的三种方式
1、Axis2的下载和安装 首先可以下载如下两个zip包： axis2-1.6.1-bin.zip axis2-1.6.1-war.zip 其中 axis2-1.6.1-bin.zip文件中包含了Axis2中所有的jar文件, axis2-1.6.1-war.zip文件用于将WebService发布到Web容器中。 将axis2-1.6.1-war.zip文件解压到相应的目录，将目录中的axis2.war文件放到<Tomcat安装目录>\webapps目录中， 并启动Tomcat,在浏览器地址
Axis2与Spring集成发布
在现今的Web应用中经常使用spring框架来装载JavaBean。如果要想将某些在spring中装配的JavaBean发布成WebService，使用Axis2的spring感知功能是非常容易做到的。 1、首先建立一个web工程，名字叫WebService, 2、把相应的axis2的jar文件考到WEB-INF的lib下 3、 在项目的WebRoot下的目录结构要和以前用war包是的目录结构一样（否则可能就要报错了） 目录结构如图所示： 4、在src下建立package sample.ser
J2EE集群之WEB层集群实现
web层集群实现 web层集群是J2EE集群中最重要和基础的功能。web层集群技术包括：Web负载均衡和HTTPSession失效转移。 web负载均衡 J2EE提供商有很多方法实现web负载均衡，基本的，在浏览器和web服务器之间放置负载均衡器。 图5：web负载均衡 负载均衡器可以是硬件产品如F5 负载均衡器，也可以是另一个带有负载均衡插件的web服务器。简单的带有ipchains的Linux box也可以执行负载均衡的功能。无论何种技术，负载均衡器通常有以下特性： *实现负载均衡算法 当
推荐系统之基于标签的推荐算法
文章目录 1、联系用户和物品的途径 2、标签系统的典型代表 3、基于标签的推荐系统 3.1 试验设置 3.2 最简单的推荐算法 思路： 定义： 1、联系用户和物品的途径 第一种方式利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品，第二张方式是利用和用户兴趣相似的其他用户，给用户推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品，第三种是通过一些特征联系用户和物品，向用户推荐用户喜欢的特征的物品集合。特征包括物品的属性集合，也可以是隐语义向量。这文将讨论一直重要的特征表现方式——标签。 2
开发环境：pyenv+virtualenv
python开发环境配置 Python 2和Python 3之间存在着较大的差异，并且，由于各种原因导致了Python 2和Python 3的长期共存。在实际工作过程中，我们可能会同时用到Python 2和Python 3，因此，也需要经常在Python 2和Python 3之间进行来回切换。这就需要对python的版本进行管理，除此之外还需要对不同的软件包进行管理。大部分情况下，对于开源的库我们使用最新版本即可。但是，有时候可能需要对相同的Python版本，在不同的项目中使用不同版本的软件包
django---模型
模型使用步骤： 配置数据库 models.py定义模型类 激活模型 使用模型 Django默认使用的是sqlite，但在生产环境中一般会用mysql、postgrsql、oracle等关系型数据库。 1.数据库配置 在项目的 settings.py 文件中找到 DATABASES 配置项，将其信息修改为：
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', #mysql数据库引擎
flask中SECRET_KEY的配置
如果遇到了 Must provide secret_key to use csrf错误提醒，原因就是没有设置secret_key 如在config.py文件配置： class Config(object):
SECRET_KEY = "EjpNVSNQTyGi1VvWECj9TvC/+kq3oujee2kTfQUs8yCM6xX9Yjq52v54g+HVoknA"
操作系统可以基于一个密码随机生成器来生成漂亮的随机值，这个值可以用来做密钥： >>> import os
>>> os.
Sequential Recommender System based on Hierarchical Attention Network
版权声明：我是小仙女 转载要告诉小仙女哦 https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/88046844 本文中提出了两层次的注意力网络，第一层是根据历史购买的项目表示来学习用户的长期偏好，.第二种方法通过耦合用户的长期和短期偏好来输出最终的用户表示。 注意机制可以自动地为用户分配不同的影响(权重)来捕捉动态属性，而层次结构则将用户的长短特征结合在一起。首先将用户和项目生成低维的特征，然后利用注意层计算用户长期集合中项目的不同权重，然后用权
文本摘要（一） textrank 论文 源码 使用
版权声明：我是小仙女 转载要告诉小仙女哦 https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/88203869 一、textrank 论文解读 textrank 的思想是从谷歌的pagerank借鉴的。那我们先来讲一下PageRank的原理，PageRank就是认为 如果一个网页被很多网页链接的话，那就认为这个网页很重要。对于textrank 来讲那就是 如果一个单词出现在很多单词后面，那么说明这个单词很重要。 textrank 是个基于图的算法
get to the point:summarization with pointer-generator networks
版权声明：我是小仙女 转载要告诉小仙女哦 https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/88383045 模型介绍 baseline 方法存在两个大问题： 1.无法解决unk问题 2.有很多是重复的。 baseline model 是 seq-seq +attention 模型 encoder – 单层双向LSTM，产生了一个序列的隐藏状态hi decoder – 单层单向LSTM，训练时，输入是参考摘要的前一个词（使用教师机制） 测试时，
Abstractive Text Summarization using Sequence-to-sequence RNNs and Beyond
版权声明：我是小仙女 转载要告诉小仙女哦 https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/88388880 模型介绍 Encoder-Decoder RNN with Attention and Large Vocabulary Trick Encoder:双向GRU Decoder: 单向GRU+attention+softmax层在目标词表中生成单词 Trick:每一个epoch 得到decoder的词汇表仅限于该批次的源文档中的单词，目
SummaRuNNer: A Recurrent Neural Network Based Sequence Model for Extractive Summarization of Documen
版权声明：我是小仙女 转载要告诉小仙女哦 https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/88390277 model 主要贡献 提出了一种基于递归神经网络RNN的抽取式摘要的序列模型 可解释强-可视化‘ 对抽取模型进行抽象化的训练，该模型可以单独对人工生成的参考摘要进行训练，从而消除了句子级抽取’标签的需求。 一种基于两层RNN的序列分类器：底层在每个句子中的word level上工作，而顶层运行在sentence level 。双指向箭头
append 赋值问题
版权声明：我是小仙女 转载要告诉小仙女哦 https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/88639309 今天突发奇想。。 给list.append()赋值，后发现返回值为none 理解为： b = a.append(3) 因为a.append(3) 是一个none type ，返回值为None，所以 对b赋值，就为None
每天一算法题 之 《剑指offer》 -- 二维数组中的查找
版权声明：我是小仙女 转载要告诉小仙女哦 https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/88651444 题目描述 在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 首先：遇到查找题，我们是想先遍历所有的值，来确定target是否在array 中，问题就转换成了二维列表的遍历。 我使用了简单粗暴的两
每日算法 从头到尾打印链表 3
版权声明：我是小仙女 转载要告诉小仙女哦 https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/88681971 题目描述 输入一个链表，按链表值从尾到头的顺序返回一个ArrayList。 使用思路为：遍历链表，将得到的每个节点的值插入到需返回的列表的头部。
class Solution:
# 返回从尾部到头部的列表值序列，例如[1,2,3]
def printListFromTailToHead(self, listNode):
每日算法题 《用两个栈实现队列》
版权声明：我是小仙女 转载要告诉小仙女哦 https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/88734686 题目描述 用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型。 首先这道题：我们要分清楚 栈和队列的区别 - 栈:先进后出，后进先出，有pop,push属性，pop是弹出顶部的，push是压入顶部 入栈，s.push(x) 出栈，s.pop() 访问栈顶，s.top() 判断栈空，s.empty() 访问
每日算法题 《重建二叉树》
版权声明：我是小仙女 转载要告诉小仙女哦 https://blog.csdn.net/qq_40210472/article/details/88734887 题目描述 输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建二叉树并返回。 前序遍历(中-左-右):1-2-4-8-9-5-10-3-6-7 中序遍历:(左-中-右)
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