12、使用服务工厂对WCF服务进行建模

使用服务工厂对WCF服务进行建模

在之前手动使用Visual Studio创建了三层WCF服务后,现在可以借助Microsoft Web Service Software Factory(即服务工厂)来构建相同的框架。以下将详细介绍如何使用服务工厂对WCF服务进行建模、指定实现技术并生成源代码。

1. 服务工厂与指导包概述

1.1 服务工厂是什么

服务工厂是工具、模式、源代码和规范性指导的集成集合,旨在帮助快速且一致地构建遵循知名架构和设计模式的WCF和ASMX Web服务。其核心是Web服务领域模型,包含服务契约、操作、消息和数据契约等元素,通过三种集成的特定领域语言(DSL)来对服务进行建模,分别是服务契约模型、数据契约模型和主机模型。

服务工厂的设计目标包括:
- 提高生产力,提升构建服务的抽象级别。
- 生成的代码封装最佳实践,提高应用程序质量。
- 具备可扩展性,适应特定团队的开发流程和组织环境。
- 尽可能延迟与实现技术相关的决策,如选择消息传递平台(WCF和ASMX)以及Visual Studio项目。
- 服务及其设计的更改尽量减少返工。

1.2 什么是指导包

服务工厂的关键要求之一是指导自动化扩展,与之相关的有两个包:指导自动化扩展(GAX)和指导自动化工具包(GAT)。
- 指导自动化扩展(GAX):通过允许架构师和开发人员运行指导包,扩展了Visual Studio的功能,可在Visual Studio环境中自动执行关键开发任务。
- 指导自动化工具包(GAT):是Visual Studio的扩展,允许架构师为可重用资产创

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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