axis2 发布WebService基础的基础

本文介绍如何使用Axis通过简单的步骤发布WebService,包括创建Java类、部署到Tomcat及客户端调用示例。

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axis发布webservice有很多中方式,基于wsdl,wsdd等等,配置xml太麻烦,还是写点最最基础的:

1.       写一个 java 类有一些基本函数

 

   public class Test{

    //fields

    private    String name="gaga";

    public String setName(String name){

    this.name=name;

    return "hello "+this.name;

    }

}
 

 

 

 

2.    axis 的完整包中有 webapps 文件夹,里面有一个 axis 文件夹,把它复制到 $TOMCAT_HOME/webapps/ 下,并将刚才写的 Test.java 改名为 Test.jws(java web service) 并放到 $TOMCAT_HOME/webapps/axis/ 下,启动 tomcat ,可以输入网址: http://localhost:8080/Test.jws?wsdl 查看他的 wsdl 文件,这是由 /webapps/axis 内的文件动态生成的。这个时候其实已经发布 web 服务了。

3.       编写 web service 客户端:(把 axis jar 包加到项目 classpath 中)

 

import org.apache.axis.client.Call;

import org.apache.axis.client.Service;

 

public class TestWebService{  

    public static void main(String args[]){      

        System.out.println("Start invoking....");      

         try {

             String endpoint =

                      "http://localhost:8080/axis/Test.jws";//你写的那个文件

             String newName=new String("tianwei");

             Service  service = new Service();

             Call     call    = (Call) service.createCall();       

             call.setTargetEndpointAddress( new java.net.URL(endpoint) );

             call.setOperationName("setName");//填写你要调用的方法名称

             //call.addParameter("name", XMLType.SOAP_STRING, ParameterMode.IN);

             //call.setReturnClass(String.class);

             //下面是来调用webservice函数的,Call已经绑定函数setName(String name)

             //了,new Object[]{newName}中newName是传入的参数。当然,大括号内可以有

             //不止一个参数

             String name=(String)call.invoke(new Object[]{newName});          

            System.out.println(name);

            

         } catch (Exception e) {

             System.err.println(e.toString());

         }       

        System.out.println("Finished the invoking.");       

       

    }

   

}
 

 

 

 

运行结果 :

Start invoking....

hello tianwei

Finished the invoking.

 

 

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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