15、构建SOAP服务与消息传输:从基础到高级应用

SOAP服务与消息传输实践

构建SOAP服务与消息传输:从基础到高级应用

1. 构建自定义SOAP服务

在大型企业中,以标准化方式定义服务和接口是一个常见问题。SOAP(简单对象访问协议)可以解决这个问题,而Ruby是快速开发新服务的优秀平台。

1.1 问题背景

假设企业内多个应用需要验证银行账户,由于不同银行使用不同算法生成账户号码,这是一项复杂任务。可以选择付费使用外部Web服务来实现该功能,该服务需要银行识别码(BIC)和国际银行账号(IBAN)作为输入,返回验证结果(true或false)以及BIC对应的银行名称(若BIC无效,名称为空)。

1.2 实现步骤
  • 安装依赖 :自Ruby 1.9起,soap4r不再是Ruby标准库的一部分,需要使用以下命令安装:
$ gem install soap4r
  • 创建账户检查服务 :以下是一个简单的账户检查服务示例:
class AccountChecker
  def check_account(bic, iban)
    if iban.to_i % 2 == 0
      ['National Bank', true]
    else
      [nil, false]
    end
  end
end

这只是一个用于演示的虚拟服务,实际解决方案可能会通过HT

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。
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