webservices 简单实例

本文介绍如何使用Apache Axis2在Tomcat上部署Web服务。包括下载所需软件、配置环境及测试发布的服务。提供了详细的步骤说明及示例代码。
这两天没有什么事,想研究一下webservices,所以在网上看一些资料,终于完成了个简单的例子
在这之前首先要到apache网站上下载所需要的包,axis2-bin和axis2-war;
将下载的包进行解压,把axis2.war 复制到tomcat/webapps目录下,如果是用jboss也是一样,我在jboss里也试一下但没有成功,启动的时候报错了。启动tomcat,在浏览器里输入地址http://localhost/axis2,如果你出现的welcome的界面说明我你的第一步也成功了。我们服务发布以后点击services就可以看到。
需要说明的是axis1和axis2在tomcat上的发布还不样,axis1还需要将mail.jar/activation.jar/tools.jar(在jdk的lib下面)/xmlsec.jar拷贝到tomcat/lib目录下,
第二步就可写一个小的程序来测试下能不能将服务发布上去

public class MyWS {

public String ws(){
return "WS测试";
}
}

只是这样还不能将服务发布去,还需要进行一些配置,因为我建的是一个java project,所以需要在src下新建一个META-INF,在这个文件夹下面创建一个services.xml;
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<service name="MyWS">
<Description>WSTest</Description>//对这类进行描述,不支持中文
<parameter name="ServiceClass" locked="false">com.ouruan.ws.MyWS</parameter>
<operation name="ws">//方法名
<messageReceiver
class="org.apache.axis2.rpc.receivers.RPCMessageReceiver">
</messageReceiver>
</operation>
</service>
这个serivecs.xml的作用就是将我们需要发布的服务在这个文件里面进行一下声明和描述
现在就将这个项目导出成jar文件,但还需要把导出后的jar文件重命名成xx.aar文件才行,将这个aar文件放入到tomcat/axis2/WEB-INF/services目录下,启动tomcat,
http://localhost/axis2点击services就可以看到,说明我们服务就已经成功了!

下面写一段代码来测试一下
public class TestWS {

public static void main(String[] args) throws AxisFault {
RPCServiceClient reclient = new RPCServiceClient();
Options opt = new Options();
opt.setTo(new EndpointReference("http://localhost/axis2/services/MyWS"));//这个参数就是Service EPR地址
opt.setAction("urn:ws");//当你在页面点开我们发布成功的服务就可以看到一个xml文件在<wsdl:portType name="MyWSPortType">下面 wsaw:Action="urn:ws"
reclient.setOptions(opt);
OMElement element = reclient.invokeBlocking(new QName("http://ws.com","return"),new Object[]{});//这个地址就是你的类里的包路径,同样在那个xml文件中也可以找到targetNamespace="http://ws.com",参数return表示会返回结果,new Object[]{},是这个方法需要的参数。
Iterator values = element.getChildrenWithName(new QName("http://ws.com","return"));
while(values.hasNext()){
OMElement omEclement = (OMElement)values.next();
System.out.println(omEclement.getText());
}
}

运行的结果为"WS测试"
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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