Jsonrpc

最新推荐文章于 2023-01-13 20:10:03 发布
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1.配置客户端

AutoJsonRpcClientProxyCreator 导出到spring容器当中

setBaseUrl

setScanPackage

2.步骤

JsonProxyFactoryBean

ObjectMapper

JsonRpcHttpClient

3.invoke

4.配置服务端

AutoJsonRpcServiceImplExporter

5.步骤

JsonServiceExporter

HttpRequestHandler


【JSON-RPC】JSON-RPC轻量级远程调用协议介绍和使用其进行接口测试
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    今天是情人节，也是我的生日，最应该过节的人却独守空房，真是冷冷清清凄凄惨惨凄凄。不过母亲特意为了订了一个婵娟的蛋糕，我和父母还有婆婆一起吃了顿生日晚宴，这岂非也是一种幸福。    前几天朋友介绍了一个好东东给我，JSON-RPC-Java。我研究了两天，觉得如获至宝，不敢独享，觉得很有必要写些东西，以飨读者。    JSON-RPC-Java 简单说就是一个web 应用中间件，它允许DHT
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Json-RPC客户端HTTP 使用基于Axios的HTTP通过RPC发送数据专为客户端而设计 安装 npm我-保存jsonrpc-client-http 基本用法 import rpc from 'jsonrpc-client-http' rpc . post ( 'https://rpc.domain.com' , ( { method : 'getRequests' } ) ) 自订查询 import rpc , { query } from 'jsonrpc-client-http' const query = { method : 'getRequests' , id : new Date ( ) . getTime ( ) , //default jsonrpc : "2.0" , //default params :
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
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