14、构建与测试WCF服务及LINQ基础入门

构建与测试WCF服务及LINQ基础入门

构建服务项目

首先,我们可以构建 ServiceImplementation 项目,以此确保没有构建错误。

建模主机应用程序和测试客户端

当服务准备就绪后,我们需要一个主机应用程序来托管它,还需要一个客户端应用程序来测试它。不过,若打开解决方案中的 Host Client 文件夹,会发现它们尚未完成,还需做些额外工作使其正常运行。

Service Factory 不使用 WCF Service Host 来托管服务,而是选择使用 ASP.NET Development Server 来托管服务,并且会创建一个单独的主机应用程序,这样服务项目和主机应用程序就存储在不同的文件夹中。 Service Factory 为我们创建的测试客户端是一个 Windows 应用程序,其中包含一个文本框和一个“执行”按钮。

Service Factory 还提供了一个主机模型,可用于对主机和客户端应用程序进行建模。接下来,我们将使用该模型生成基本的主机和客户端应用程序,在新的主机应用程序中托管 EasyNorthwind WCF 服务,并使用新的测试客户端进行测试。

建模主机应用程序

按以下步骤对主机应用程序进行建模:
1. 在“解决方案资源管理器”中,右键单击 EasyNorth

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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