WSDL编写的五个步骤

1)声明名称空间
必须在 <definitions> 元素中提供各种名称空间的声明.

xml 代码
 
  1. <definitions    
  2.     targetNamespace="http://loans.org/wsdl/loan-approval"  
  3.     xmlns="http://schemas.xmlsoap.org/wsdl/"  
  4.     xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema"    
  5.     xmlns:plnk="http://schemas.xmlsoap.org/ws/2003/05/partner-link/"    
  6.     xmlns:lns="http://loans.org/wsdl/loan-approval">  

三个必须做的外部名称空间声明是 WSDL、SOAP 和 XSD(XML 模式定义)
xmlns="http://schemas.xmlsoap.org/wsdl/"是WSDL名称空间
xmlns:soap="http://schemas.xmlsoap.org/wsdl/soap/" 是SOAP名称空间
xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema"是XSD名称空间

2)编写服务
<definitions> 元素包含一个或多个 <portType> 元素,实际上,每个元素都是您希望表示的一系列operation。或者,您也可以将单个 portType 元素看作是将各种方法组成类的一个逻辑分组。我们称portType为服务---这就是"WEB服务"这个名称的由来.

xml 代码
 
  1. <portType name="loanServicePT">  
  2.     <operation name="request">  
  3.         <input message="lns:creditInformationMessage"/>  
  4.         <output message="lns:approvalMessage"/>  
  5.         <fault name="unableToHandleRequest"    
  6.               message="lns:errorMessage"/>  
  7.     </operation>  
  8. </portType>  

可以看出,portType是operation的集合.一个operation是一个方法,那一个portType不就是一个类吗?一个类,我们可以看作一个服务.

3)指定参数
operation指定了输入的参数和输出的参数,在 WSDL 术语中,所有参数称为“消息”。

xml 代码
 
  1. <message name="creditInformationMessage">  
  2.     <part name="firstName" type="xsd:string"/>  
  3.     <part name="name" type="xsd:string"/>  
  4.     <part name="amount" type="xsd:integer"/>  
  5. </message>  

一个消息可以有多个part元素,part元素指定名称和类型.

4)与SOAP绑定
WSDL以一种抽象方式定义了操作和消息,而不考虑实现的细节。实际上,WSDL 的任务是定义或描述 Web服务,然后提供一个对外部框架的引用来定义 WSDL 用户将如何实现这些服务。可以将这个框架当作WSDL 抽象定义和它们的实现之间的“绑定(binding)”。一般是与SOAP绑定,当然,也不是必须的.

5)指定实现
当您在 UDDI 注册中心发布 Web 服务时,会使用它.
最后两个步骤把WSDL与SOAP/UDDI结合起来了.

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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