XFire的Web Service服务器端快速配置

本文介绍如何使用XFire在服务器端搭建WebService服务。主要内容包括:配置WEB.XML映射、定义services.xml、实现服务类MathService及部署XFire所需库文件。

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服务器端:

一、首先建立WEB.XML文件的配置映射,当访问services时,调用XFireConfigurableServlet来处理:

xml 代码
  1. ……       
  2. <web-app>  
  3.   
  4.   <servlet>  
  5.     <servlet-name>XFireServlet</servlet-name>  
  6.     <display-name>XFire Servlet</display-name>  
  7.     <servlet-class>  
  8.         org.codehaus.xfire.transport.http.XFireConfigurableServlet   
  9.     </servlet-class>  
  10.   </servlet>  
  11.   
  12.   <servlet-mapping>  
  13.     <servlet-name>XFireServlet</servlet-name>  
  14.     <url-pattern>/servlet/XFireServlet/*</url-pattern>  
  15.   </servlet-mapping>  
  16.   
  17.   <servlet-mapping>  
  18.     <servlet-name>XFireServlet</servlet-name>  
  19.     <url-pattern>/services/*</url-pattern>  
  20.   </servlet-mapping>  
  21. </web-app>  

二、XFireConfigurableServlet会自动查找classes下的META-INF\xfire\services.xml配置文件,在这个XML配置文件中,把要提供服务类或接口进行绑定,设置其名称、命名空间、需要绑定的类:

xml 代码
  1. <beans xmlns="http://xfire.codehaus.org/config/1.0">  
  2.   <service>  
  3.     <name>MathService</name>  
  4.     <namespace>http://192.168.0.16/MathService</namespace>  
  5.     <serviceClass>lpl.MathService</serviceClass>  
  6.   </service>  
  7. </beans>  

三、把需要服务的类或接口编写出来,我的示例是lpl.MathService类:

java 代码
  1. package lpl;   
  2.   
  3. public class MathService {   
  4.   
  5.  public long add(int a,int b){   
  6.   return a+b+1000;   
  7.  }   
  8.     
  9.  public long sub(int a, int b){   
  10.   return a-b+1000;   
  11.  }   
  12. }   

四、把XFire及其需要的包都拷过来。

下载XFire后,解压后有个lib目录,把里面全部的包都拷过来

下载的XFire包也拷过来

五、起动TOMCAT进行服务器端的测试:

输入网址:http://localhost:8080/MathService/services/
浏览器会显示你所绑定的类或接口名称,如:

Available Services:

  • MathService [wsdl]

    Generated by XFire ( http://xfire.codehaus.org ) 

点击服务名后面的[wsdl],会显示该服务类的详细wsdl描述。(某些浏览器或插件可能会显示失败,我用TW就不能正常访问,所以不行时,换个浏览器试试)

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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