Web Services--gSOAP 2.7.6 第七章(7.1)

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7.1 How to Use the gSOAP Stub and Skeleton Compiler to Build SOAP Clients

7.1 如何使用gSOAP StubSkeleton编译器去构建SOAP客户端

In general, the implementation of a SOAP client application requires a stub routine for each remote method that the client application needs to invoke. 

一般而言,一个SOAP的客户端程序的实例需要一个stub程序为每个远程方法,客户端应用需要调用的。

The primary stubs responsibility is to marshall the parameter data, send the request with the parameters to the designated SOAP service over the wire, to wait for the response, and to demarshall the parameter data of the response when it arrives. 

这个主要的stub的责任是去序列化这个参数数据,发送这个请求用参数去指定SOAP服务在这个线路上,去等待这个响应,和反序列化这个参数数据的请求当他到达。

The client application invokes the stub routine for a remote method as if it would invoke a local method. 

这个客户端应用调用这个stub程序为远程方法,如果他会调用一个本地方法。

To write a stub routine in C or C++ by hand is a tedious task, especially if the input and/or output parameters of a remote method contain elaborate data structures such as records, arrays, and graphs. 

去写一个stub程序用CC++用手是乏味的任务,特别是如果这个输入 或 输出参数的远程方法包含详细制定的树结构,像records, arrays, 和 graphs.

Fortunately, the gSOAP wsdl2h’ WSDL parser and soapcpp2’ stub and skeleton compiler automate the development of Web service client and server applications. 

幸运地,这个gSOAP的’wsdl2h’ WSDL 解析器和 ’soapcpp2’ stub 和 skeleton编译器自动的开发Web service客户端和服务端程序。

The gSOAP stub and skeleton compiler is a preprocessor that generates the necessary C++ sources to build SOAP C++ clients. 

这个gSOAP stub 和 skeleton 编译器是一个预处理程序,生成必要的C++源代码去构建C++ 客户端。

The input to the gSOAP stub and skeleton compiler consists of a standard C/C++ header file. 

这个输入到gSOAP stub 和 skeleton 编译器 由 一个标准的 C/C++ 头文件组成。

The header file can be generated from a WSDL (Web Service Description Language) documentation of a service with the gSOAP WSDL parser. 

这个头文件可以被生成来自一个WSDL(Web Service描述语言)文档的一个服务用gSOAP WSDL解析器。

Consider the following command (entered at the command prompt): 

考虑以下命令(在命令提示符下输入)

$ wsdl2h -o quote.h http://services.xmethods.net/soap/urn:xmethods-delayed-quotes.wsdl

 

 

This generates the file quote.h in C++ format from the WSDL at the specified URL.

这个生成文件quote.hC++格式是WSDL指定的URL

To generate a header file to develop a pure C client application, issue the command: Consider the following command (entered at the command prompt):

要生成一个头文件去开发一个纯C客户端程序,运行这个命令:思考以下命令(在命令提示符下输入)

 

$ wsdl2h -c -o quote.h http://services.xmethods.net/soap/urn:xmethods-delayed-quotes.wsdl

 

For more details on the WSDL parser and its options, see 7.2.10.

更多信息在WSDL解析器和它的选项,请看 7.2.10

The quote.h header file is then processed by the gSOAP compiler to generate the stubs to develop client applications (and skeletons to develop a service).

quote.h头文件是在gSOAP编译器生成这个stubs客户端程序之前的(skeletons 去开发服务端)

The SOAP service methods are specified in the header file as function prototypes. 

SOAP服务方法是被指定的在头文件中作为函数原型。

Stub routines in C/C++ source form are automatically generated by the gSOAP compiler for these function prototypes of remote methods. 

stub程序在C/C++源代码中是自动生成的通过gSOAP编译器为这些远程方法的函数原型。

The resulting stub routines allow C and C++ client applications to seamlessly interact with existing SOAP Web services.

作为结果stub程序允许CC++客户端城区去无缝隙地相互作用和已经存在的SOAP Web services

 

 

The gSOAP stub and skeleton compiler also generates skeleton routines for each of the remote methods specified in the header file. 

这个gSOAP stub 和 skeleton编译器也生成skeleton程序在每个远程方法指定的头文件中。

The skeleton routines can be readily used to implement one or more of the remote methods in a new SOAP Web service.

这个skeleton程序可以容易地被使用去实行一个或多个远程方法咋一个新的SOAP Web service中。

These skeleton routines are not used for building SOAP clients in C++, although they can be used to build mixed SOAP client/server applications (peer applications).

这些skeleton程序是不被使用构建SOAP客户端在C++中,虽然他们可以被用来构建混合SOAP客户端/服务端程序(对等应用)

The input and output parameters of a SOAP service method may be simple data types or compound data types, either generated by the WSDL parser or specified by hand. 

SOAP服务方法的输入和输出参数可以是简单数据类型或复合数据类型,要么是WSDL解析生成的,要么是手工指定的。

The gSOAP stub and skeleton compiler automatically generates serializers and deserializers for the data types to enable the generated stub routines to encode and decode the contents of the parameters of the remote methods in XML.

这个gSOAP stub和 skeleton编译器自动生成序列化和反序列化的数据类型使能够被生成stub程序去编码和解码这个在XML中的远程方法的参数内容。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
本文旨在阐述如何借助C++编程语言构建人工神经网络的基础框架。我们将采用面向对象的设计思想,系统性地定义网络中的基本单元——如模拟生物神经元的计算节点、调节信号传递强度的连接参数以及决定节点输出特性的非线性变换函数。这种模块化的代码组织方式有助于明确各组件间的数据流动与协同工作机制。 随后,我们将详细探讨神经网络训练过程的核心算法实现,重点以误差反向传播方法为例。通过精确的数学推导与高效的代码编写,使网络能够依据输入数据自动调整内部参数,从而在迭代学习中持续优化其性能,提升对特定任务的处理能力。 为具体展示神经网络的实用价值,本文将以手写数字识别作为实践范例。该案例将演示如何训练一个网络模型,使其能够准确分类0至9的手写数字图像。完整的C++实现过程将逐步呈现,包括数据预处理、模型构建、训练循环及性能评估等关键环节。通过亲手编码实现这一应用,读者可更直观地领会神经网络的工作原理及其解决实际问题的潜力。 综上所述,本文通过理论结合实践的方式,引导读者从零起步掌握使用C++实现神经网络的关键技术。这一过程不仅有助于理解神经网络的基本算法与训练机制,也为后续在人工智能领域开展更深入的研究与应用奠定了扎实的基础。作为智能计算领域的核心方法之一,神经网络技术具有广泛的应用前景,期望本文的内容能为相关学习与实践提供有益的参考。 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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