flash与后台数据交换方法整理3-WebService篇

本文探讨了WebService作为一种通用接口的优势和劣势,特别是在Flash客户端的应用中。优势包括广泛的接口支持、通用性和支持多种数据类型等;劣势则主要体现在服务端实现的复杂性上。
三、WebService
      个人觉得WebService的数据访问速度,仅次于Remoting,但WebService是一种通用型的接口,一般服务端技术都支持的!
      WebService的优点:
       1.WebService的接口支持比较广泛(Java,ASP.Net,PHP,Coldfusion-我下面举例用);
       2.WebService是一个通用型的接口,所以服务端写的接口,不局限于Flash使用,其他程序也可以调用,"一举两得"!
       3.WebService和Remoting一样,支持多种数据类型!
       4.今天还发现FMS除了支持Remoting接口,也支持WebService接口了:)
     WebService的缺点:
       Flash客户端到是没有什么问题,Flash的开发工具就自带了(WebServiceConnector 组件),但服务端虽说大多都支持这个接口技术,但除了Coldfusion生成WebService方便外,其他的实现都挺复杂的! //=======================================;
// Flash客户端代码;
// 对于代码不是很熟悉的可以直接使用WebServiceConnector 组件,进行设置设置就可以了。
// 我这里主要是写用代码来调用WebService方法。
// 当然这个前提是你要把WebServiceConnector 组件先放到库里,否则类就无法引用了。
//=======================================;
stop();
//引用WebService类;
import mx.services.WebService;
//定义WebService的路径;
var ws_url:String =
[url=:8500/klstudio/myservice.cfc?wsdl]:8500/klstudio/myservice.cfc?wsdl[/url]
;
//定义WebService对象;
var ws:WebService = new WebService(ws_url);
//调用WebService方法;
var callObject = ws.getString("kinglong");
//设置返回结果对象;
callObject.onResult = function(result){
     trace("result:"+result);
}
//如果调用错误返回信息(这个是可选的);
callObject.onFault = function(fault){
    trace("fault:"+fault.faultstring);
}
注意:如果返回结果是一个数据集的话,那每个字段名都要用大写,不管你的服务端是否大写!
 
================================================================
  服务端方法定义(我这里仍以Coldfusion Component为例,其他版本请参考上面提供的连接)
================================================================
 
 
  
   
   
   
 
调用的时候,只要在cfc路径后面加"?wsdl"就可以了,方便吧! :)
    1.LoadVars(XML)
    2.Flash Remoting
    3.Webservice
    4.XMLSocket
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashyuweb/2082.html
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值