3、面向服务架构(SOA)与 Windows 通信基础(WCF)技术解析

面向服务架构(SOA)与 Windows 通信基础(WCF)技术解析

在当今的软件开发领域,面向服务架构(Service Oriented Architecture,SOA)和 Windows 通信基础(Windows Communication Foundation,WCF)是两个重要的概念。SOA 为软件系统的设计提供了一种灵活的架构模式,而 WCF 则是微软推出的用于构建服务的强大技术。下面将详细介绍这两个方面的相关知识。

1. 代理类与 Web 服务调用

代理类是针对特定语言的。对于每个 Web 服务,可能会有适用于 Java 客户端、C# 客户端和 COBOL 客户端的不同代理类。要从客户端应用程序调用 Web 服务,首先需要将合适的代理类添加到客户端项目中。然后,可以通过一个可选的配置文件来定义 Web 服务的地址。在客户端应用程序内部,能够实例化一个 Web 服务对象,并像调用其他普通方法一样调用其方法。

调用 Web 服务的步骤如下:
1. 将合适的代理类添加到客户端项目。
2. 使用可选的配置文件定义 Web 服务的地址。
3. 在客户端应用程序中实例化 Web 服务对象。
4. 调用 Web 服务对象的方法。

2. SOAP 协议

Web 服务有许多标准,SOAP 就是其中之一。SOAP 最初是 Simple Object Access Protocol(简单对象访问协议)的缩写,由微软设计。随着 Web 服务的普及,该协议变得流行起来,但其原始含义容易产生误导,因此在标准的 1.2 版本中,去掉了原来的缩写。现在,SOAP 仅仅是一种由 W3C 维护的协议。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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