xfire+webservice

本文介绍如何使用Eclipse和XFire框架搭建Webservice服务。详细步骤包括创建项目、配置web.xml、实现接口类等,并提供了客户端调用示例。

下面我们开始在eclipse中间类开发webservice。
有关webservice是什么东西。请参看相关的资料。
webservice其实就是一种应用程序,是一个服务,不过这种程序和服务能通过网络,通过互联网来调用。并且可以同于异构平台下的程序调用。(及客户端和服务器可以不是相同的语言程序)
在客户端和web服务器端,数据交换使用xml。
通信协议使用soap来进行。

在eclipse下我们借助于xfire来进行开发
XFire 是新一代java soap框架,通过它提供的简单的api,我们可以方便的来开发面向服务的程序。在Myeclipse集成了xfire.
下面我们在Myeclise下来进行webservice的开发。

首先建立一个webservice project
导入对应的xfire的包
自动将xfire框架集成近来了

查看对应的web.xml的配置,自动生成了相应的内容

创建一个websercies。
创建对应的实现类和接口。
自动生成类和对应的配置

编写代码实现

部署到对应的web服务器上
刚才我部署服务,将原来服务器上其他的给删除掉了
然后启动服务,那么刚才写的程序就部署到了服务器上
客户端酒可以通过网络来调用这个webservices了

通过webservices视图来测试webservices
http://localhost:8086/Hello/services/Hello?WSDL
刚才我输错了端口,晕
下面我们就查找到了Hello服务,并且可以在webservices视图中间类测试其中的方法
现在我们来测试getHello方法
输入值:
测试成功哦
你也可以在ie中间来输入地址来测试

http://localhost:8080/[web应用的名字]/services/[web服务名字]?WSDL
如果看到对应的xml文件,就说明正确发布了


下面专门建立一个测试客户端来进行测试
将刚才的工程单独导出为一个包

建立一个对应的java工程
引入刚才的包,
引入XFire 客户端的程序

编写一个测试程序。
public static void main(String[] args) {
  Service srvcModel = new ObjectServiceFactory().create(IHello.class);
  XFireProxyFactory factory = new XFireProxyFactory(XFireFactory
    .newInstance().getXFire());
  String helloWorldURL = "http://localhost:8086/TestWeb2/services/Hello";
  try {
   IHello srvc = (IHello) factory.create(srvcModel,helloWorldURL);
   String result = srvc.example("hello world");
   System.out.print(result);
  } catch (MalformedURLException e) {
   e.printStackTrace();
  }
 }
 测试运行
 结果出来了。
 ok。你看懂了没有。多练习哦
 我要关eclipse了。要不要死机了。88888

【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究【边缘计算】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多种改进粒子群算法比较的深度神经网络卸载策略研究”展开,聚焦于边缘计算环境下的计算任务卸载优化问题。通过引入多种改进的粒子群优化(PSO)算法,并与其他启发式算法进行对比,旨在提升深度神经网络模型在资源受限边缘设备上的推理效率与系统性能。文中详细阐述了算法设计、模型构建、优化目标(如延迟、能耗、计算负载均衡)以及在Matlab平台上的代码实现过程,提供了完整的仿真验证与结果分析,展示了不同算法在卸载决策中的表现差异。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识,从事边缘计算、人工智能部署、智能优化等相关领域的科研人员及研究生;熟悉Matlab仿真工具的开发者。; 使用场景及目标:①研究边缘计算环境中深度学习模型的任务卸载机制;②对比分析多种改进粒子群算法在复杂优化问题中的性能优劣;③为实际系统中低延迟、高能效的AI推理部署提供算法选型与实现参考; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与参数设置,通过复现仿真结果深入理解不同启发式算法在卸载策略中的适用性与局限性,同时可拓展至其他智能优化算法的对比研究。
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