gSoap的使用

  由于在c++中需要调用其他语言提供的webservice,而微软提供的的确不怎么样,下载了gsoap学习一下。

 

函数名

GetCigInfo

功能

返回最新的卷烟品牌列表

原形

CigInfo[] GetCigInfo(String corpCode)

URL

 

输入参数

名称

类型

说明

corpCode

String

烟草市公司代码

返回值

类型

CigInfo[]  卷烟信息结构体数组,数组长度为卷烟品牌数量

说明

CigInfo结构体说明

元素名称

类型

说明

cigTypeVersion

String

 

cigCode

String

 

cigName

String

 

barCodeBox

String

 

barCode

String

 

wholeSalePrice

Int

 

retailPrice

Int

 

scale

Int

 

mark

String

 

spec

String

 

注释

 

 

这是提供调用的方法说明。

因为返回的有中文,所以先特殊处理一下,先建立一个文件ttt.txt

里面有下面内容:

xsd__string = | std::wstring | wchar_t*

然后执行

wsdl2h -s -o test.h -t ttt.txt service.xml
soapcpp2 -CLx test.h

上面的service.xml是提供服务的wsdl文件

执行上面的两个命令之后,产生了一大堆cpp和h文件,把这些弄到自己的工程上面。同时也需要stdsoap2.cpp和stdsoap2.h文件。

下面是学习的源代码:

#include "soapH.h"
#include "ServiceSoap.NSMAP"


int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
 setlocale(LC_ALL,"Chinese-simplified"); // 这个需要设置,否则下面显示汉字不正常
 struct soap clientSOAP;
 soap_init(&clientSOAP);

 const char* server = "http://10.68.23.245:82/service.asmx" ;
 _ns1__GetCigInfo t1 ;
 //t1.corpCode = new wchar_t[100]; //自己分配内容,自己释放,好像麻烦了点,不知道是否可以用其他方式
 t1.corpCode = L"420100"; 

 _ns1__GetCigInfoResponse o1;
 if( soap_call___ns3__GetCigInfo(&clientSOAP, server, NULL, &t1, &o1) == SOAP_OK ){
  ns1__ArrayOfCigInfo* a1 = o1.GetCigInfoResult ;
  for(int i = 0; i < a1->__sizeCigInfo ; i++){ //返回的是数组,根据数组大小来操作
   wprintf(L"cigCode----%s\n",a1->CigInfo[i]->cigCode);
   wprintf(L"cigName----%s\n",a1->CigInfo[i]->cigName);
   printf("scale----%d\n",a1->CigInfo[i]->scale);

  }
 }else
   soap_print_fault(&clientSOAP, stderr);
 getchar();
 //delete t1.corpCode ; //此处如果不释放,gSoap不知道会否释放
 soap_destroy(&clientSOAP);
 soap_end(&clientSOAP);
 soap_done(&clientSOAP);

 return 0;
}

 

 

 

 

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神经网络与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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