Apache CXF interop with WCF

本文讨论了Apache CXF中的HelloWorldService与WCF互通的问题,具体表现为CXF的pingMe方法无法正常工作。文章分析了问题的原因在于WSDL描述的不同,并提供了两种解决方案:一是调整WSDL中的binding部分;二是修改portType中的input和output参数。
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://maomaode.bokeland.com/plugins/plogeshi/styles/plogeshi.css">我在 上一篇中说,Apache CXF中的HelloWorld Service中的pingMe无法和WCF 互通,jim说他以前就碰到过这个问题,ted和他在cxf里有过这方面的交流, 原因是,CXF的wsdl里是这么描述的:

  <wsdl>
      <soap use="literal"/"""">
  </wsdl>
  <wsdl>
      <soap use="literal"/"""">
  </wsdl>
 

而在WCF里,你必须要写成:

  <wsdl name="pingMeRequest">
      <soap use="literal"/"""">
  </wsdl>
  <wsdl name="pingMeResponse">
      <soap use="literal"/"""">
  </wsdl>
 

也就是说把binding里的input 和output必须加上name 参数
在论坛里, 我还得到另外一个解决方案, 就是把:

<wsdl message="tns:pingMeRequest" name="pingMeRequest"/"""">
<wsdl message="tns:pingMeResponse" name="pingMeResponse"/"""">
 

改为:

<wsdl message="tns:pingMeRequest"/"""">
<wsdl message="tns:pingMeResponse"/"""">
 

也就是把portType里的input 和output的name去掉
不知道这个算不算svcutil.exe的一个bug呢?

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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