Jsp_Servlet_JavaBean_chapter09_理论笔记

本文介绍了WebService的基本概念,包括XML、SOAP、WSDL等关键技术,并详细阐述了如何创建、发布及测试WebService,最后通过实例演示了如何调用WebService。
1、Web Service的基本概念
* 定义:就是Web服务的意思。它是网络上Web服务器为其他Web服务器提供服务的应用程序组件。
* 基本原理
XML:数据交换的中介
SOAP:Web服务器交互XML的协议,Simple Object Access Protocol(简单对象访问协议)
WSDL: Web Service Description(Web Service描述语言),用于描述对外可以提供哪些服务,需要别人传入
什么参数,可以为别人返回什么值,它本身也是用XML进行描述。

2、使用Web Service
* 创建Web Service:创建了Java接口和一个实现类

* 发布Web Service:在WebServices目录下的services.xml中进行配置
<service>
<name>HelloWorld</name>
<serviceClass>com.westaccp.server.IHelloWorld</serviceClass>
<implementationClass>
com.westaccp.server.HelloWorldImpl
</implementationClass>
<style>wrapped</style>
<use>literal</use>
<scope>application</scope>
</service>


* 测试Web Service
1、在浏览器中进行测试,Web Service本身是给其他Web服务器提供服务器的,这个地方在地址栏中输入的时候格式:
http://localhost:8080/store_chapter09_server/services/HelloWorld?wsdl,表示要查看Web Service的描述。
2、使用MyEclipse自身提供的工具(Web Service Explor)

* 调用Web Service
先将HTTP Client Library库导入工程

public static void main(String[] args) {

//创建服务的元数据
Service srvcModel = new ObjectServiceFactory()
.create(IHelloWorld.class);

//创建服务的代理
XFireProxyFactory factory = new XFireProxyFactory(XFireFactory
.newInstance().getXFire());

//指定服务的地址
String helloWorldURL = "http://localhost:8080/store_chapter09_server/services/HelloWorld";

try {
//得到接口
IHelloWorld srvc = (IHelloWorld) factory.create(
srvcModel, helloWorldURL);

//远程调用Web Service
String result = srvc.sayHello("hello world");

//打印输出调用的结果
System.out.print(result);
} catch (MalformedURLException e) {
e.printStackTrace();
}
}


3、Web Service的运行原理
使用TcpMon进行监控。
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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