Web services 的功效

本文介绍了Webservices的基本概念及其重要组成部分SOAP。Webservices作为一种新型的应用程序,可以通过Web进行发布、定位及调用。文章还阐述了Webservices的关键组成部分:XML、SOAP、WSDL和UDDI的作用。
SOAP and Web services 的概念 收藏
一、Web services 的功效



Web服务是一种新型自适应、自我描述、模块化的应用程序,并可以跨越Web进行发布、定位以及调用的Web应用程序。



简单的Web服务可以提供例如天气预报或者航班信息的服务。



Web服务可以执行从简单的请求到复杂商务处理的任何功能.



一旦部署了Web服务,其他的应用程序就可以发现和调用所部署的服务。



Web服务可以把业务逻辑划分一个一个的组件,然后在整个因特网的范围上执行其功能,因此构造分布式、模块化应用程序的最新技术趋势。



Web services是一项流行的新技术, 也是未来电子商务的发展趋势,它使用标准方式封装现有业务逻辑或开发新的逻辑,使其成为服务实体并发布到网络上以供其它应用调用, 其它公司或应用软件能够通过Internet来访问并使用这项在线服务。它允许在Web站点上放置可编程的元素,使得能进行基于Web的分布式计算和处理。



二、Web services的各个环节概念



Web services是一个基于因特网的应用程序模块,在遵守由一个协议集组成的特殊的技术格式下进行对象组件之间的远程互连交互。包括数据怎么表示,数据怎么传输,Web服务怎么描述,信息怎样获取。这样的描述太抽象, 具体一下,在Web服务中,XML是数据的格式,SOAP是调用Web services的协议,WSDL是描述Web服务的格式,而UDDI是Web服务登记,查找和利用的组合。四个方面组成了整个Web服务架构。Web services的发展非常迅速,这些新规范(SOAP、WSDL 和 UDDI)的构建虽然时间不长,却已经对设计、开发和部署基于 Web 的应用产生了巨大的影响。



SOAP(Simple Object Access Protocol)



简单对象访问协议(SOAP)是在分散或分布式的环境中交换信息的简单的协议规范,是一个基于XML的协议,它包括四个部分:SOAP封装,封装定义了一个描述消息中的内容是什么,是谁发送的,谁应当接受并处理它以及如何处理它们的框架;SOAP编码规则(encoding rules),用于表示应用程序需要使用的数据类型的实例; SOAP RPC表示(RPC representation),表示远程过程调用和应答的协定;SOAP绑定(binding),使用底层协议交换信息。



WSDL(Web services Description Language)



WEB服务描述语言(WSDL)描述了一个Web services,它定义了一套基于 XML的 语法,将Web services描述为能够进行消息交换的服务访问点的集合。



UDDI(Universal Description Discovery and Integration)



统一描述、发现和集成协议(UDDI)是一套基于WEB的、分布式的、为Web services提供的信息注册中心的实现标准规范,同时也包含一组使企业能将自身提供的Web Services注册以使得别的企业能够发现的访问协议的实现。如果通俗一点说,可以把他看成是一个将来商业注册中心的标准。



Web services除了标准化、界面与实现分离、实现中立的优势外, 本人认为它的一个重要用途就体现在Web services能很好的解决各个旧有



系统之间存在的信息孤岛的问题, 随着交易中间件 消息中间件 应用服务器中间件等中间件产品的日益普及,基于Web services的中间件也浮出水面。基于Web services的中间件的集成将改变目前的开发模式和应用部署的费用规模,加速电子商务的进程。



对Web services的强大支持和与UDDI的紧密集成是WSAD的另一个特点,下面, 我来详细地介绍一个使用WSAD开发Web services的例子,中间会讲到WSAD的好用功能,现在让我们开始吧。,



我们需要完成销售员查询库存的工作,但是不幸的是,销售系统和库存系统是两个相对独立的系统,如何在他们之间建立连接呢?这就要用到我们前面提到的Web services, 熟悉Web服务的朋友可以跳过Web services介绍,直接看如何用WSAD实现Web services 。



SOA渐渐进入到开发的应用实践,其本质是保持业务敏捷,也就是“全心全意”的根据业务需要找到或集成相关的服务,然后快速适应业务变化。



三、工作原理

服务提供者托管可通过网络访问的软件模块,定义web services的服务描述并把它发布到服务注册中心;服务请求者使用查找操作来从服务注册中心检索服务描述,然后使用服务描述与服务提供者进行绑定并调用web services实现或同它交互.

四、Web services的体系结构—面向服务的体系结构(SOA)



Soa结构中共有三中角色:

1.服务提供者:发布自己的服务,并且对服务请求进行响应.
2.服务注册中心:注册已经发布的web services,对其进行分类,并提供搜索服务.
3.服务请求者:利用服务注册中心查找所需要的服务,然后使用该服务.




五、Web services开发生命周期


六、Web services协议栈

要以一种互操作的方式执行发布\发现和绑定这三个操作,必须有一个包含每一层标准的Web services协议栈.





七、SOAP



SOAP是一种简单的、轻量级的基于XML的机制,用于在网络应用程序之间进行结构化数据交换,它包括三部分:

1.一个定义描述消息内容的框架的信封.

2.一组表示应用程序定义的数据类型实例的编 码规则.

3.表示远程过程调用和响应的约定.


发表于 @ 2009年06月02日 10:27:00 | 评论( 0 ) | 编辑| 举报| 收藏


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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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