JSON-RPC 2.0 规格翻译

最新推荐文章于 2024-08-29 07:35:42 发布
转载 最新推荐文章于 2024-08-29 07:35:42 发布 · 297 阅读 · 0

本文详细介绍了 JSON-RPC 2.0 的规范内容，包括其基本概念、请求与响应格式、错误处理等核心要素，并提供了官方文档的链接以便进一步查阅。
相关业务问题+系统问题+设计问题整理统计
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
04-07 171万+
业务系统及其他相关面试问题整理：线上相关问题排查+高并发系统的限流+高并发秒杀系统设计+负载均衡+一个网站有 20 亿 url 存在一个黑名单中，这个黑名单要怎么存？若此时随便输入一个 url，你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中？并且需在给定内存空间（比如：500M）内快速判断出？
AI算力共享经济：区块链网络如何优化通信效率？
AI天才研究院
07-13 450
本报告系统解析AI算力共享经济中区块链网络对通信效率的优化机制。通过第一性原理推导，揭示传统中心化算力共享的通信瓶颈（高延迟、高信任成本、低冗余容忍度）；基于区块链的P2P网络架构、智能合约激励与密码学协议，构建"信任-效率-安全"三元优化模型。从理论框架（博弈论建模、信息论分析）到架构设计（分层网络模型、分片通信协议），再到实现机制（零知识证明压缩、动态路由算法），结合Golem、SONM等实际案例，阐明区块链如何通过分布式信任降低通信摩擦，通过协议创新提升带宽利用率。
由一个问题引起的思考：WEB开发中，使用JSON-RPC好，还是RESTful API好？
x6696的博客
08-19 2891
起因： 研究zabbix的API设计风格。查看zabbix官网API文档，可以看到使用的是json-rpc:2.0 随后搜索到知乎上的一个问题讨论：https://www.zhihu.com/question/28570307 即标题中的问题。   仔细研究，问题不断发散再发散，整理一下，以下内容是看了很多篇相关知识后的个人理解：   1、RPC是什么？ 参考：https://www...
Web服务实现方案四：JSON-RPC简介
bug_yun的博客
06-07 632
  参考：https://zh.wikipedia.org/wiki/XML-RPC   JSON-RPC是一种远程过程调用 协议中的编码JSON。这是一个非常简单的协议，（非常类似于XML-RPC），只定义数据类型和命令的屈指可数。JSON-RPC允许通知（发送到不需要响应的服务器数据）和用于多个呼叫将被发送到可被回答无序服务器。   历史 版 描述 过时的 1.0 蓝...
探索JSON-RPC在PHP世界的强大工具：Datto的JSON-RPC库
gitblog_00532的博客
08-29 572
探索JSON-RPC在PHP世界的强大工具：Datto的JSON-RPC库 在追求高效、灵活的Web服务交互过程中，我们常常面临选择合适的通信协议的挑战。对于那些寻求轻量级、跨网络的解决方案的朋友来说，JSON-RPC for PHP无疑是一个亮点。由资深开发者Spencer Mortensen打造的这个开源项目，旨在简化JSON-RPC消息的创建和评估过程，为你的PHP应用程序增添无限可能。 项...
Aittit rpc的实现协议 JSON-RPC XML-RPC . Ws协议webservice 目录 1. XML-RPC协议 1 1.1. JSON-RPC远程调用协议 - CieloSun
attilax的专栏
11-12 384
Aittit rpc的实现协议  JSON-RPC XML-RPC . Ws协议webservice   目录 1. XML-RPC协议 1 1.1. JSON-RPC远程调用协议 - CieloSun - 博客园.html 1 1.2. 『协议』XML-RPC 协议规格说明 2 2 1.3. Ws协议 2     策略和目标 12   XML-RPC协议 xml-rpc ...
​python json --- JSON 编码和解码器​
C'mon的博客
12-13 2647
由(它取代了) 和指定，是一个受的对象字面值句法启发的轻量级数据交换格式，尽管它不仅仅是一个严格意义上的 JavaScript 的子集。警告在解析来自不受信任恶劣的 JSON 数据时要小心谨慎。恶意的 JSON 字符串可能导致解码器消耗大量 CPU 和内存资源。建议对要解析的数据大小进行限制。提供了与标准库和相似的API接口。对基本的 Python 对象层次结构进行编码：>>>"\u1234""\\"紧凑编码：>>>美化输出：>>>"4": 5,"6": 7。
python：json --- JSON 编码和解码器
FuncPlotCalc
03-09 988
python：json --- JSON 编码和解码器
JSON风格指南-真经
.NET快速开发框架
06-16 4158
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C、C++、C#、Java、JavaScript、Perl、Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(网络传输速率)。 该风格指南是对在Google创建JSON APIs而提供的指导性准则和建议。总体来讲，JSON APIs应遵循JS
1-json详解
weixin_34130389的博客
07-30 139
简介 该风格指南是对在Google创建JSON APIs而提供的指导性准则和建议。总体来讲，JSON APIs应遵循JSON.org上的规范。这份风格指南澄清和标准化了特定情况，从而使Google的JSON APIs有一种标准的外观和感觉。这些指南适用于基于RPC和基于REST风格的API的JSON请求和响应。 定义 为了更好地实现这份风格指南的目的，下面几项需要说明： 属性(prop...
java基础巩固-宇宙第一AiYWM：为了维持生计，手写RPC~Version07（RPC原理、序列化框架们、网络协议框架们 、RPC 能帮助我们做什么呢、RPC异常排查：ctrl+F搜超时）整起
https://ywmhhbaiminminai.github.io/categories/
06-02 1187
java基础巩固-宇宙第一AiYWM：为了维持生计，手写RPC~Version07（RPC的序列化框架们、网络协议框架们）整起
javaee7-samples:JAVA EE 7 课程演示
06-29
（删减）JAX-RPC 1.1 - - JAX-WS 2.2a - -项目-邮件列表 JAXB 2.2 - JSR 222 -项目-邮件列表 Web 服务 1.4 - JSR 109 Web 服务元数据 2.1 - JSR 181 JAX-RS 2.0 - JSR 339 -项目-邮件列表- Jersey - @gf_jersey - ...
HBase 2.0集群部署实战：性能调优与监控
HBase 2.0简介与集群部署 ## 1.1 HBase 2.0概述 HBase是一个开源的、分布式的、可伸缩的、面向列的NoSQL数据库。它基于Hadoop平台，提供了高可靠性、高性能和高扩展性的数据存储服务。HBase被广泛应用于大数据...
备考规划考研复习全周期管理策略：论文重点突破与高并发项目实践结合方案设计
最新发布
12-07
内容概要：本文围绕一场重要考试的备考规划展开，详细列出了复习资料（如视频、脑图、红宝书）、学习方法（看视频2-3遍、夯实基础）、重点任务（细看论文视频、专注近2年真题）以及阶段性
数据基于进化k均值聚类和溶解气体子集分析的混合DGA方法，用于电力变压器故障诊断
12-07
【数据】基于进化k均值聚类和溶解气体子集分析的混合DGA方法，用于电力变压器故障诊断
3HAC035753-002_rev00.pdf
12-07
3HAC035753-002_rev00
十种智能优化算法优化RBF神经网络多输入单输出回归MATLAB完整代码和数据
12-07
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型，其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数（spread），以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络：使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测：对输入特征进行回归预测，适用于连续值输出问题。 性能对比：对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能，绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备：导入数据，随机打乱，划分训练集和测试集（默认7:3）。 数据归一化：使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模：使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环： 调用优化算法（从指定文件夹中读取算法文件）优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果，保存性能指标。 结果可视化： 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标（MAE、RMSE、MAPE、MBE）柱状图。 十种智能优化算法分别是： GWO：灰狼算法 HBA：蜜獾算法 IAO：改进天鹰优化算法，改进①：Tent混沌映射种群初始化，改进②：自适应权重 MFO：飞蛾扑火算法 MPA：海洋捕食者算法 NGO：北方苍鹰算法 OOA：鱼鹰优化算法 RTH：红尾鹰算法 WOA：鲸鱼算法 ZOA：斑马算法
一周营养食谱表格（早餐、午餐、晚餐）.docx
12-07
一周营养食谱表格（早餐、午餐、晚餐）.docx
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
12-07
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）内容概要：本文档围绕电力系统潮流计算展开，重点介绍了基于PowerWorld的仿真方法，并结合Matlab实现了牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法两种经典潮流计算算法。文档不仅涵盖理论推导与Matlab编程实现，还提供了多个相关科研方向的技术支持，如智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统状态估计等，展示了其在电力系统分析中的综合应用价值。此外，文档附带丰富的Matlab代码资源和仿真案例，便于读者实践与拓展。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本原理与实现方法；②学习牛顿拉夫逊法与高斯赛德尔法的算法差异与适用场景；③利用Matlab进行PowerWorld仿真与数据分析，提升科研与工程实践能力； 阅读建议：建议结合文档提供的Matlab代码进行实际操作，逐步理解算法实现细节，并尝试在不同电网模型中验证算法效果，以加深对潮流计算过程的理解与应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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