“前端展示SL后台数据调取java”这种开发模式的跨域访问失败解决方案

 项目开发,前台页面展现用的是silverlight,后台调用数据以及业务处理用的是java,在调用java提供的webservice接口时一直报错:

 “尝试向 URI“http://127.0.0.1:8080/EPortal/services/PortalWebService”发出请求时出错。这可能是由于试图以跨域方式访问服务而又没有正确的跨域策略,或策略不适用于 SOAP 服务。您可能需要与该服务的所有者联系,以发布跨域策略文件并确保该文件允许发送 SOAP 相关的 HTTP 标头。出现此错误也可能是由于使用的是 Web 服务代理中的内部类型而没有使用 InternalsVisibleToAttribute 属性。有关详细信息,请参阅内部异常。”


试过将跨域文件(clientaccesspolicy.xml和crossdomain.xml)放在iis的根目录下,即(C:\inetpub\wwwroot),但始终报错,就算重启也不能解决问题。后来才知道是两个文件放错了位置,因为调用的java提供的接口,所以应该放在java端。


如果是tomcat部署的项目,则两个跨域文件应该放置在tomcat的根目录下(D:\XXX\apache-tomcat-7.0.52\webapps\ROOT\)

如果是weblogic部署的项目,则两个跨域文件应该放置在应用项目的根目录下(


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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