cxf 根据ip 探测服务

本文探讨了在使用CXF API获取多播服务时遇到的问题,并提供了通过Google多播发现服务的解决方案。重点包括配置多播地址、接口绑定及服务发现流程。
使用cxf自带的API获取多播获取服务时,获取不到。
换成google的可以通过多播发现服务

// Uncomment the following to override the IP this server will announce itself at
// if proxy mode is enabled. This IP is only used if server.enableProxyMode() is called.
// WsDiscoveryConstants.proxyAddress = InetAddress.getByName("10.0.1.3");
// Uncomment the following to bind multicasts to a specific interface
// WsDiscoveryConstants.multicastInterface = NetworkInterface.getByInetAddress(InetAddress.getByName("10.0.1.4"));

// Create a new server instance
WsDiscoveryServer server = WsDiscoveryBuilder.createServer();

// Start background threads
server.start();

System.out.println("Sending probe...");

// Send Probe-message.
server.probe();

// All listening WS-Discovery instances should respond to a blank probe.
// The background server will receive the replies and store the
// discovered services in a service directory.

System.out.println("Waiting for replies. (2 sec)");
Thread.sleep(2000);

// Check if any of the discovered services are missing XAddrs (invocation address).
// If they are, try to resolve it.
{
// Get a copy of the remote service directory
IWsDiscoveryServiceCollection result = server.getServiceDirectory().matchAll();
boolean resolve_sent = false;

for (WsDiscoveryService service : result)
// Is XAddrs empty?
if (service.getXAddrs().size() == 0) {
// Send Resolve-message
System.out.println("Trying to resolve XAddr for service " +service.getEndpointReference());
server.resolve(service);
resolve_sent = true;
}

if (resolve_sent) {
System.out.println("Waiting for ResolveMatches. (2 sec)");
Thread.sleep(2000);
}
}

// Get a copy of the remote service directory and display the results.
{
System.out.println("** Discovered services: **");

IWsDiscoveryServiceCollection result = server.getServiceDirectory().matchAll();

for (WsDiscoveryService service : result) {
// Print service info
System.out.println(ToStringBuilder.reflectionToString(service,ToStringStyle.MULTI_LINE_STYLE));

System.out.println("---");
}
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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