51、构建基于Web的客户端项目以消费Web服务及数据操作

构建基于Web的客户端项目以消费Web服务及数据操作

在开发Java Web服务以访问数据库的过程中,我们将详细介绍如何构建一个基于Web的客户端项目来消费Web服务,实现数据的插入、更新和删除操作。

1. 为基于Web的客户端项目添加Web服务引用

为了调用Web服务项目 WebServiceSQLApp 中的 InsertFaculty() 操作,我们需要将Web引用添加到基于Web的客户端项目 WebClientInsert 中,以使用更新后的Web服务项目。具体操作步骤如下:
1. 右键单击基于Web的客户端项目 WebClientInsert ,选择 New > Web Service Client 项,打开 New Web Service Client 向导。
2. 在打开的向导中,点击 Project 字段旁边的 Browse 按钮,展开Web应用程序 WebServiceSQLApp 。然后点击选择Web服务 WebServiceInsert ,并点击 OK 按钮。
3. 点击 Finish 按钮,完成Web服务引用刷新过程。

接下来,我们将在客户端项目中开发代码,调用Web服务操作 InsertFaculty() 来执行教师数据插入操作。以下是

【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。
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