Есть ли инструмент для преобразования xsd в класс java? Я помню, что использовал один из них под названием xsd2java, но я не помню, где он находится.
инструменты xsd2java?
12.03.2011
- Кажется, я помню, что это инструмент Apache Ant .... может быть? 12.03.2011
Ответы:
1
Вы можете использовать компилятор привязки XJC
https://download.oracle.com/docs/cd/E17802_01/webservices/webservices/docs/2.0/jaxb/xjc.html
Но он создает Java-объекты, совместимые с jaxb, с аннотациями. Так что вам придется удалить материал jaxb
12.03.2011
2
Вы можете отредактировать wsdl2java.bat ИЛИ wsdl2java.sh в папке установки оси и заменить org.apache.axis2.wsdl.WSDL2Java на org.apache.axis2.schema.XSD2Java, лучше сохранить AS файл wsdl2java.bat в xsd2Java.bat
09.08.2011
3
XMLBeans Apache: https://xmlbeans.apache.org/
Используйте scomp для создания классов Java из нужной схемы.
12.03.2011
4
Apache Axis имеет xsd2java.
Существует задача ANT для wsdl2java, но я не поверьте, есть один для xsd2java.
xsd2java делает иметь метод main(), в котором вы можете указать исходную схему и расположение вывода.
13.03.2011
5
см. также https://issues.apache.org/jira/browse/CXF-3269 — возможно, этот RFE в итоге приведет к шелл-скрипту. Но вы действительно можете скопировать wsdl2java и заменить класс java - это работает
11.12.2013
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..