10、实战WCF服务:从业务逻辑到数据库支持

实战WCF服务:从业务逻辑到数据库支持

1. 从服务接口层调用业务逻辑层

当业务逻辑层准备就绪后,我们可以对服务契约进行修改,以调用该层,从而实现业务逻辑。需要注意的是,我们仅会修改服务实现,而非接口,所以只会改动 ProductService.cs 文件,而不会触碰 IProductService.cs 文件,这样现有引用该服务的客户端不会察觉到实现的变化。

以下是定制服务接口层的具体步骤:
1. 添加对业务逻辑层的引用
- 为了调用业务逻辑层中的方法,我们需要添加对包含业务逻辑的程序集的引用,同时也会用到 ProductEntity 类,所以还需引用 RealNorthwindEntities
- 在解决方案资源管理器中,右键单击 RealNorthwindService 项目,从上下文菜单中选择“添加引用…”,在“项目”选项卡中选择 RealNorthwindLogic ,由于需要引用其中的 ProductEntity ,所以同时选择 RealNorthwindEntities (选择多个项目时按住 Ctrl 键),点击“确定”按钮添加所选项目的引用。
2. 添加 using 语句 :在 ProductService.cs 文件中添加以下两条 using 语句,这样就无需输入类的完整名称。

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, ...
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