在客户端调用web服务

通过Jersey客户端API调用RestFul风格的Web服务 Jersey 客户端 API 基础  1.要开始使用 Jersey 客户端 API,你首先需要创建一个 com.sun.jersey .api.client.Client 类的实例 代码: import com.sun.jersey .api.client.Client;     Client client = Client.create(); 说明:Client 类是创建一个 RES 阅读详情

http://www.youkuaiyun.com/Develop/read_article.asp?id=23282
______________________________________________________________________________________________
答3:
安装Microsoft  Soap  Toolkit
Public  Function  Add()  As  String
Dim  objSoapClient  As  New  SoapClient
        objSoapClient.ClientProperty("ServerHTTPRequest")  =  True
Call  objSoapClient.mssoapinit("http://localhost/webserver/service1.asmx?WSDL",  "Service1",  "Service1Soap")
这句也可以
objSoapClient.mssoapinit("http://localhost/webserver/service1.asmx?WSDL")

        Add  =  objSoapClient.Show("xxx")
End  Function

______________________________________________________________________________________________
答4:
例:调用localhost/a.asmx下的web method:string test()
1,引用
解决方案管理器->引用->web引用->添加->打入:http://localhost/a.asmx
2,在程序中调用(设刚才的web 引用名为localhost)
localhost.a ws=new localhost.a();
string s=ws.test();
=========
另还一种方法是使用wsdl工具生成代理类,具体查msdn

______________________________________________________________________________________________
答5:
http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/workshop/author/webservice/using.asp
______________________________________________________________________________________________
答6:
(软件民工)兄,不知道你有没有这方面的例子,你给的网址看了还是没弄出来啊,谢谢了!
______________________________________________________________________________________________
答7:
这是我写的javascript函数,使用HTTP-Get协议在客户端调用Web Service。献丑了,呵呵!

//-----------------------------------------------------------------------------
//函数:HttpGetWebService
//功能:使用HTTP-GET协议条用WEB服务
//参数:服务URL地址、操作名称、操作所需的参数串
//返回:WEB服务返回的XML文档的根节点
//-----------------------------------------------------------------------------

function HttpGetWebService(wsUrl, opName, argsStr){
 wsUrl +=  "/" + opName;
 
 if(argsStr)
  wsUrl += "?" + argsStr;
  
 var xDoc = new ActiveXObject("microsoft.XMLDOM");
 xDoc.async = false;
 
 if(xDoc.load(wsUrl))
  return xDoc.documentElement;
 else
  return false;
}
______________________________________________________________________________________________
答8:
var strSend = "<?xml version=/"1.0/" encoding = /"utf-8/"?>";
  strSend += "<soap:Envelope xmlns:xsi=/"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance/" xmlns:xsd=/"http://www.w3.org/2001/XMLSchema/" xmlns:soap=/"http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope//">";
  strSend += "<soap:Body>";
  strSend += "<myMethodxmlns=/"http://tempuri.org//">";
  strSend += "<P1>" + document.all.TC.value + "</P1>";
  strSend += "</myMethod>";
  strSend += "</soap:Body>";
  strSend += "</soap:Envelope>";
  
  document.all.txtDisplay.innerText = strSend;
  var httpMain=new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");
  httpMain.Open("POST", "http://localhost/demo/22/TestService.asmx",false);
  httpMain.setRequestHeader("Content-Type","text/xml");
  httpMain.setRequestHeader("SOAPAction","http://tempuri.org/myMethod");
  httpMain.Send(strSend);
  if (httpMain.responseXML.xml!='')
  {
   document.all.txtDisplay2.innerText = httpMain.responseXML.xml;
  }
______________________________________________________________________________________________
答9:
ms-help://MS.VSCC/MS.MSDNVS.2052/Behavior/workshop/author/webservice/overview.htm
______________________________________________________________________________________________
答10:
通过 Web 页使用 Web 服务
远程脚本的一个主要优点是:无需刷新 Web 页,就可以在客户端上调用服务器功能。现有的远程脚本客户端不能理解 Web 服务 XML,但这种优点并不会丢失,因为 WebService 行为与其非常相似,同时还提供了使用 HTTP POST 来调用服务器方法的突出功能。

远程脚本和 WebService 行为所共有的一项特性就是能够异步或同步调用方法。为自己的应用程序选择正确的机制是非常重要的,因为这对用户的体验有着显著的影响。调用 Web 服务可能需要一些时间,因此同步调用会锁住浏览器,这会令用户十分苦恼。这并不是说同步调用不好,而是强调应该在使用之前考虑一下其影响。

调用 getConditions 方法
2000 年 3 月的原示例中有一个简单的 Web 页。该页面接受文本框的值,调用 getConditions 方法,并用结果更新 Div。它先从远程脚本客户端 JScript 使用 RSGetASPObject 函数来获取 weatherservice.asp 页的客户端代理对象,再调用 getConditions 方法,然后再将 Div 的 innerHTML 设置为该方法的返回值。

svcWeather = RSGetASPObject("weatherservice.asp")
divWeather.innerHTML = svcWeather.getConditions(txtCity.value).return_value

这种方法的缺点在于它是同步的。换种方法,可以让页面使用 RSExecute 来处理要调用的方法的名称、参数以及当服务器的调用返回时要运行的函数的名称。

varTest = RSExecute("weatherservice.asp","getConditions",
 txtCity.value,getConditionsCallBack)

使用 WebService 行为可以获得非常相似的结果。要向您的 Web 页添加 WebService 行为,需要将该行为指定给页面上的某个元素。在本文附带的示例页面中,我添加了一个 div 并向它指定了该行为。该行为的实现形式是 HTML 组件 (.htc),因此可将它安装到您的 Web 服务器上。

<div id=service style="BEHAVIOR: url(webservice.htc)"></div>

WebService 行为中与 RSGetASPObject 对应的函数是 UseService。UseService 可以创建一个客户端对象的实例,以便访问所提供的 Web 服务上的所有方法。例如,service.useService("clsWeather.asmx?WSDL","svcWeather") 将在服务对象上创建一个属性 svcWeather,并为其指定一个基于 clsWeather.asmx Web 服务的客户端对象。创建该对象后,远程方法的调用将通过以下方式完成:在返回的对象上调用 callService 方法,并使用回调函数的名称、Web 服务上的方法及其参数作为该方法的参数。当返回 getConditions 方法时,WebService 行为会调用 showWeather 函数,该函数把 innerHTML 设置为返回结果的值。

service.useService("clsWeather.asmx?WSDL","svcWeather")
   // 在 svcWeather Web 服务上调用 getConditions 方法
   iCallID = service.svcWeather.callService(showWeather,"getConditions",txtCity.value)
function showWeather(result)
{
       // 显示状况
        divWeather.innerHTML = result.value
}

http://www.microsoft.com/china/msdn/library/dndotnetclinic/html/scripting11122001.asp
 

采用axis2方式Java客户端调用WCF服务端Web Service 首先确保WebService服务开启,如下图: 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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