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Axis2

(コンピュータ)
【あくしすつー】

オープンソースのWebサービス実装のひとつ。
Apacheプロジェクトの中に位置されている。

このタグの解説についてこの解説文は、すでに終了したサービス「はてなキーワード」内で有志のユーザーが作成・編集した内容に基づいています。その正確性や網羅性をはてなが保証するものではありません。問題のある記述を発見した場合には、お問い合わせフォームよりご連絡ください。
からっぽのしょこ•20 日前

8.2.1-2：EncoderとDecoderの実装【ゼロつく2のノート(実装)】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 2――自然言語処理編』の初学者向け【実装】攻略ノートです。『ゼロつく2』学習の補助となるように適宜解説を加えています。本と一緒に読んでください。 本の内容を1つずつ確認しながらゆっくりと組んでいきます。 この記事は、8.2.1項「Encoderの実装」と8.2.1項「Encoderの実装」の内容です。Attention付きseq2seqで用いるEncoderとDecoderの処理を解説して、Pythonで実装します。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta.com …

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32ブックマークAxis2を使いWSDLからWEBサービスとクライアントを作成 - modal.blue 開発BLOGmodalblue.hatenadiary.org
31ブックマークAxis 2.0 - Apache Axis2 - Next Generation Web ServicesLast Published: 2018-11-16| Version: 1.7.9| Apache/ Axis2/Java/ Apache Axis2/Java - Next Generation Web Services Welcome to Apache Axis2/Java Apache Axis2™ is a Web Services / SOAP / WSDL engine, the successor to the widely used Apache Axis SOAP stack. There are two implementations of the Apache ...axis.apache.org
21ブックマークRailGo Webサービス と Apache Axis2 を試すThis page moved.www.nilab.info
19ブックマークAxis 2.0Last Published: 2018-11-16| Version: 1.7.9| Apache/ Axis2/Java/ Apache Axis2/Java - Next Generation Web Services Welcome to Apache Axis2/Java Apache Axis2™ is a Web Services / SOAP / WSDL engine, the successor to the widely used Apache Axis SOAP stack. There are two implementations of the Apache ...axis.apache.org
18ブックマーク次世代のWebサービスを担う技術 - Apache Axis2正式版公開 | エンタープライズ | マイコミジャーナルThe Apache Axis Development Teamは4日(米国時間)、Apache Axis2の正式版となるApache Axis2 1.0を公開した。Apache AxisはJavaによるSOAP(Simple Object Access Protocol)仕様の実装であり、Apache SOAP 2.xの後継版にあたる。Apache AxisではApache SOAPをトリーミングモデルを中心に設計し直した上、JAX-RPCやWSDL(W...journal.mycom.co.jp
16ブックマークJava Web サービス: 第 3 回 Axis2 でのデータ・バインディングwww.ibm.com
12ブックマークSeasar - DI Container with AOP - S2Axis / S2Axis2S2Axis/S2Axis2 概要 S2Axisを使うと，diconに記述したコンポーネントを簡単にWebサービスとして公開したり，Webサービスをコンポーネントとして簡単に利用することが出来るようになります． Axisを単独で使う場合，Webサービスを実装したクラスのインスタンス管理は通常Axisが行います．ちょっとしたプロトタイプ程度な...s2axis.seasar.org
11ブックマークAxis2 1.1.1 クイックスタートガイドその1 | 「世界」旅と子育てを愛するアジャイルコーチのブログdaipresents.com
11ブックマークJava Web サービス: 第 2 回 Axis2 の徹底調査: AXIOMwww.ibm.com

関連ブログ

からっぽのしょこ•24 日前

8.1.1-3：Decoderの改良1【ゼロつく2のノート(実装)】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 2――自然言語処理編』の初学者向け【実装】攻略ノートです。『ゼロつく2』学習の補助となるように適宜解説を加えています。本と一緒に読んでください。 本の内容を1つずつ確認しながらゆっくりと組んでいきます。 この記事は、8.1.3項「Decoderの改良①」の内容です。Encoderの隠れ状態から必要な情報を抽出するWeight Sumレイヤの処理を解説して、Pythonで実装します。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 8.1.…

Vengineerの戯言•25 日前

XilinxのQEMU + SystemC + Verilog HDL (Verilator) のデモの内容を探っていく(その2)

@Vengineerの戯言 : Twitter SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった はじめに 前回は、XilinxのQEMU+SystemC + Verilog HDL (Verilator) のデモの内容の内、下図のQEMU と SystemC の zynqmp を繋ぐ部分を探ってみました。 今回は、SytemC側をもう少し詳しく探っていきます。 SystemCモデルの中身 iconnect との接続 最初は、zynqpm、dma_mms2_A、dma_s2mm_C、tlm2apb_lmac が接続している bus (iconnec…

からっぽのしょこ•先月

7.4：seq2seqの改良【ゼロつく2のノート(実装)】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 2――自然言語処理編』の初学者向け【実装】攻略ノートです。『ゼロつく2』学習の補助となるように適宜解説を加えています。本と一緒に読んでください。 本の内容を1つずつ確認しながらゆっくりと組んでいきます。 この記事は、7.4節「seq2seqの改良」の内容です。Encoderの隠れ状態を複数のレイヤに入力するPeeky seq2seqの処理を解説して、Pythonで実装します。 前項の記事とあわせて読んでください。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【こ…

SupermanJP•2 か月前

SASのクソな部分をぶった切る！（３）作図環境

SASのクソな部分シリーズはなぜかアクセスされるようなので、第３回目を投稿します。 このブログは一応GTLに関する記事も投稿しているので、SASの作図環境について言及したいと思います。 正直いってSASの作図環境はクソです。Rやpythonと比べるとどうしても見劣りします。 これでも機能拡張は度々実施されて現在は一般的な統計グラフであれば簡単に作図できるようになってきていますが、それ以前はかなり独特な仕様なうえに使える機能も少なかったのでなかなか大変だったようです。 その独特な仕様というのがannotation datasetという特殊なデータセットです。

YutaKaのPython教室•2 か月前

Matplotlib 図形を描く方法｜円や四角形の描き方をわかりやすく解説

実はMatplotlibには、円や四角形など様々な図形を描画する機能が備わっています。 そこで、今回は… Matplotlibでグラフ内に図形を描くにはどうしたらいいの？ 図形の色や枠線の設定のしかたがわからない！ という方のために、 Matplotlibで円や四角形、矢印などの図形を描く方法 図形の見た目を自分好みにアレンジする方法 について紹介します。 実はMatplotlibのグラフは、基本的な図形の組み合わせで描かれています。 そのため、図形のスタイル設定を覚えるとグラフのスタイル設定もうまくできるようになってきます！ Matplotlibで図形を描くための基本パターンの紹介 図形描画…

茨城エンジニアのPython開発日記•3 か月前

論文読んでAIつくるぞ会(第6回) ~推論結果の確認~

ブログから記事を見つけたい場合はこちらブログ地図 - 茨城エンジニアのPython開発日記 こんにちは。Yです。 いつも開始に4分ほど遅刻して皆さんに迷惑をかけていたのですが今回は大丈夫でした。 次遅刻したら定刻起床装置 個人簡易型（SAC-5A型）を導入する予定だったので助かりました。 0.今日の目標 今回は主に推論結果の確認のために、ソースをアップデートしました。 今まで背景識別にしか成功していなさそうだったので、推論結果をカテゴリごとに確認してみよう。 ということで、入力画像と推論結果を並べて出力したり、推論の連続実行をできるようにしてみました。時間に余裕があればAWSで今までのPyth…

驚異のアニヲタ社会復帰の予備•3 か月前

新型肺炎の年齢階級別死亡率

新型コロナウイルス 国内感染の状況 こちらの2021年1月13日時点の各年代別感染者数と死亡者数のデータがあったので単純に推定してみる。その1 drcパッケージにあるLL.4関数は、4パラメータモデルのロジスティック曲線に当てはめる。 これで簡単にやるその2 rstan を使う。年齢を経るごとに死亡率が上がるとして、orderedで昇順の値のサンプリングをして、inv_logitにより0~1 の値になるようにする。すなわちこれが死亡率になり、やっていることはロジスティック曲線への変換である。死亡率は以下のようになる(%) age [1,] 5 0.007447185 [2,] 15 0.007…

駆ける備忘録•3 か月前

鉄下駄 after

鉄下駄 after (2021.1.7.THU) １２月の２週間くらいAXIS2.0(鉄下駄)を装備していました。とにかく重いの一言です。こぎ出しが重い、加速が重い、スピードにのるまでも重い。不思議と３０キロくらいになるとそれほど気になら無かったですが。短期間ですが脚への負荷がかなり高かったようです。ゾンダの感覚で踏んでいたら、もこっと腿が太くなりました。特に膝上の外側の大腿筋が一回り増えたように見えます。 半分くらい脂肪のような気もしますが。良いのか悪いのか……。 巡行時のペダリングはなるべくハムストリング（腿の後ろの筋肉）を使いたいところ。ハムストリングは持続的に使い続けられる筋肉です。最…

驚異のアニヲタ社会復帰の予備•3 か月前

高水準関数の作図後に低水準関数で作図したときの線の扱いをなんとかしたい

意味的にはこんな感じである。 plotで作図すると高水準関数といって、とりあえず作図されるが、その後に低水準関数と呼ばれる、例えばpointsやlineといった関数で後付でお絵描きができる。 自分がよくやるのはplotしたあとに、ある領域はこうである、みたいな色付けをpolygon関数でやるのだが、何も考えないでplotのあとにpolygonを行うとこんな感じになる。 d <- 0.5 plot(1, xlab="", ylab="") box(lwd=10) pa <- par()$usr polygon(c(pa[1]+d, pa[2]-d, pa[2]-d, pa[1]+d), rep(…

クックパッド開発者ブログ•3 か月前

カスタムなSF SymbolsをSVGから自動生成する

(English version here) 明けましておめでとうございます。モバイル基盤部のヴァンサン(@vincentisambart)です。 最近Appleがアプリの画面で使えるシンボルSF Symbolsに力を入れています。SF SymbolsはAppleの用意してくれたシンボルだけではなく、自分の作ったカスタムシンボルも使えます。Appleの紹介しているカスタムシンボルを作るワークフローに従うと手間がかかるので、既存のSVGからカスタムシンボルを自動生成できないか挑戦してみました。 経緯 だいぶ前からiOSクックパッドアプリで色んな画面で使われている単色アイコンはCookpadSym…

よちよちpython •4 か月前

【Numpy】np.tile()で作る禰豆子の帯の柄

『鬼滅の刃』の竈門禰豆子の帯の柄を、Numpyのnp.tile()を使って作ってみる。 作業環境 Androidスマホ termux Python3.8 Jupyter Notebook 外部ライブラリ Numpy matplotlib 【参考】 NumPy配列ndarrayをタイル状に繰り返し並べるnp.tile | note.nkmk.me np.tile()の使い方の確認 配列.repeat(回数, axis=軸)とnp.tile(配列, (1次元倍率, 2次元倍率,3次元倍率))は元の配列を次元軸に数倍拡大できるが、違いを確認しておく。 import numpy as np impor…

よちよちpython •4 か月前

【Numpy】竈門炭治郎の柄の画像を作る

『鬼滅の刃』の竈門炭治郎が着ている緑と黒の羽織の柄をNumpyで画像作成してみるテスト。 Numpyによる簡単な配列の結合や画像の作成方法が分かるかと思います。 作業環境 Androidスマホ Python3.8 JupyterNotebook 外部ライブラリ Numpy matplotlib 目次 作業環境 目次 色の指定 サイズの指定 画像作成方法の手順 画像作成 手順1. 基となる配列の作成 手順2. 緑の配列作成 緑のR 緑のGとB 黒のR,G,B 手順3. np.stackでRGB二次元配列を三次元方向に結合 緑の画像作成 黒の画像作成 手順4. 画像組み合わせ 黒緑の横連結 緑黒の…

からっぽのしょこ•4 か月前

5.4.2.3：Time Softmax with Lossレイヤの実装【ゼロつく2のノート(実装)】

はじめに 『ゼロから作るDeep Learning 2――自然言語処理編』の初学者向け【実装】攻略ノートです。『ゼロつく2』学習の補助となるように適宜解説を加えています。本と一緒に読んでください。 本の内容を1つずつ確認しながらゆっくりと組んでいきます。 この記事は、5.4.2.3項「Time Softmax with Lossレイヤの実装」の内容です。Time Softmax with Lossレイヤを解説して、Pythonで実装します。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに …