Apache CXF Service with WCF client

本文详细介绍了如何通过Apache CXF实现与WCF的集成,包括安装配置步骤及创建WCF客户端的过程。作者分享了在Windows Vista环境下搭建环境的经验,并提供了具体代码示例。
读了 How to invoke a WSIT endpoint from a WCF client ?, 我在想,Apache CXF是不是也能和WCF集成呢?
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://maomaode.bokeland.com/plugins/plogeshi/styles/plogeshi.css">基本上按照他的步骤,进行了安装, 因为我是在Windows Vista下,所以,安装 .net framework 3.0 就跳过去了。大概的步骤是这样的:
* 下载并安装 Visual C# 2005 Express Edition
* 下载并安装 Windows Vista SDK
* 下载并安装 VS2005 扩展
注:安装之前,最好先确定你的操作系统已经安装了最新的更新
* 下载并安装最新的 Apache CXF
1. 启动Service
进入Apache CXF的hello_world sample,
> set CATALINA_HOME=YOUR_TOMCAT_HOME # 注,需要5.5以上版本
> ant deploy -Dtomcat=true
以上操作就是将HelloWorld service 部署到了Tomcat里
注意:你需要把pingme这个方法从wsdl里注视掉, 这个方法暂时还无法和WCF集成
至于为什么无法访问,你可以在 这里跟踪

2.创建WCF client

2.1 启动VS, 创建一个Console Application, Program.cs 就是你WCF client的入口
2.2 右键Solution Explorer, 选择 "Add Service Reference ...", 在弹出的对话框中URL处输入CXF service的地址 http://localhost:8080/helloworld/services/hello_world?wsdl
2.3 在main方法里填写如下的语句:

GreeterClient client = new GreeterClient();
ConsoleApplication1.localhost.sayHi request = new ConsoleApplication1.localhost.sayHi();
 ConsoleApplication1.localhost.sayHiResponse response = client.sayHi(request);
 
Console.WriteLine(response.responseType);
 
 
ConsoleApplication1.localhost.greetMe g = new ConsoleApplication1.localhost.greetMe();
 g.requestType = "greetme";
 
ConsoleApplication1.localhost.greetMeResponse gr = client.greetMe(g);
Console.WriteLine(gr.responseType);
 

2.4 在菜单上选择 Build/BuldSolution (或者快捷键Ctrl+Shift+B)
你需要保存整个项目, 这样在 C:/Users/Administrator/Documents/Visual Studio 2005/Projects 目录下,就可以看到你的项目ConsoleApplication1,
在子目录下你可以看到有Release和Debug两个目录, 执行Release目录下的ConsoleApplication1.exe, 你就可以看到这样的输出了:

Bonjour
Hello greetme

另外WCF提供了一个类似 CXF wsdl2java这样的工具SvcUtils.exe,这个工具在C:/Program Files/Microsoft SDKs/Windows/v6.0/Bin目录下.
在工程运行前,可以看看你的wsdl是否可以正常编译。
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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