RESTful WebService入门

本文介绍如何利用Jersey框架实现一个简单的RESTful Web Service,包括创建服务类、处理HTTP GET请求并返回固定消息。
import com.sun.jersey.api.container.httpserver.HttpServerFactory; 
import com.sun.net.httpserver.HttpServer; 
import javax.ws.rs.GET; 
import javax.ws.rs.Path; 
import javax.ws.rs.Produces; 
import java.io.IOException; 
//指定URI 
@Path("/helloworld") 
public class HelloWorld { 
        //处理HTTP的GET请求 
        @GET 
        // 处理请求反馈的内容格式为"text/plain" 
        @Produces("text/plain") 
        public String getClichedMessage() { 
                return "Hello World!"; 
        } 
        public static void main(String[] args) throws IOException { 
                //创建RESTful WebService服务 
                HttpServer server = HttpServerFactory.create("http://192.168.67.28:9999/"); 
                //启动服务,这会导致新开一个线程 
                server.start(); 
                //输出服务的一些提示信息到控制台 
                System.out.println("RESTful WebService服务已经启动"); 
                System.out.println("服务访问地址: http://192.168.67.28:9999/helloworld"); 
        } 

}


<!-- restful jar -->
<dependency>
<groupId>com.sun.jersey</groupId>
<artifactId>jersey-server</artifactId>
<version>1.19</version>
</dependency>
<!-- restful jar -->



MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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