用J2ME来拜访WebService

本文探讨了J2ME应用程序如何通过HTTP连接和JSR172标准与WebService进行交互,提供了一个用户登录系统的示例代码。

今天我们来谈谈J2me和WebService是怎么交互的.

 

首先, 说说j2me.  j2me访问服务器主要有2种方式(当然还有别的方式)

 

1. HTTP方式. 这个很简单, 比如

HttpConnection conn = (HttpConnection) Connector.open(serverURL,Connector.READ_WRITE, true);

这样就得到一个http连接, 然后设置一些参数就可以打开DataOutputStream写东西啦. 就不多说了.

2. 通过JSR172 (这个功能需要midp2.0以上的部分设备支持.)

 

我们知道JSR172是由两个部分组成的: 1. 一个轻量级的标准XML解析器  2. Web Services的远程调用API. 

 

我们就先研究下J2ME是怎么调用远程的WebService的.

 

好, 我们直接跳过HelloWorld, 先从一个最简单的<用户登陆系统>开始吧! 

 

首先, 写一个Midlet(如果写J2ME的应用,我认为用NetBeans比EclipseMe更好些, 虽然速度慢些, 其他都比Eclipse强, 比如即时API, 外部jar的导入...)

 

 

package com.joey.j2me.demo;

import javax.microedition.lcdui.Command;
import javax.microedition.lcdui.CommandListener;
import javax.microedition.lcdui.Display;
import javax.microedition.lcdui.Displayable;
import javax.microedition.lcdui.Form;
import javax.microedition.lcdui.TextField;
import javax.microedition.midlet.MIDlet;

public class Demo extends MIDlet implements Runnable, CommandListener {

    private static final String EXIT_STRING = "Exiting..";
    private Form form;
    private Command go = new Command("登陆", Command.OK, 1);
    private Command exit = new Command("退出", Command.EXIT, 0);
    private Display display;
    private TextField t1 = new TextField("用户名", "",15,TextField.ANY);
    private TextField t2 = new TextField("密 码", "", 15, TextField.ANY);

    public void startApp() {
        form = new Form("WebService测试");
        form.append(t1);
        form.append(t2);
        form.addCommand(go);
        form.addCommand(exit);
        form.setCommandListener(this);
        display = Display.getDisplay(this);
        display.setCurrent(form);
    }

    public void pauseApp() {
    }

    public void destroyApp(boolean unconditional) {
    }

    public void commandAction(Command c, Displayable d) {
        if (c.getCommandType() == Command.EXIT) {
            this.notifyDestroyed();
        } else if (c.getCommandType() == Command.OK) {
            new Thread(this).start();
        }
    }

    public void run() {

    }
}







 

未完...

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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