flash与后台数据交换方法整理3-WebService篇

本文介绍WebService的优势及应用场景,包括其广泛的支持、数据类型的灵活性,并提供Flash客户端和服务端的示例代码。
WebService
      个人觉得WebService的数据访问速度,仅次于Remoting,但WebService是一种通用型的接口,一般服务端技术都支持的!
      WebService的优点
       1.WebService的接口支持比较广泛( JavaASP.NetPHPColdfusion-我下面举例用);
       2.WebService是一个通用型的接口,所以服务端写的接口,不局限于Flash使用,其他程序也可以调用,"一举两得"!
       3.WebService和Remoting一样,支持多种数据类型!
       4.今天还发现FMS除了支持Remoting接口,也支持WebService接口了:)
     WebService的缺点
       Flash客户端到是没有什么问题,Flash的开发工具就自带了(WebServiceConnector 组件),但服务端虽说大多都支持这个接口技术,但除了Coldfusion生成WebService方便外,其他的实现都挺复杂的!

//=======================================;
// Flash客户端代码;
// 对于代码不是很熟悉的可以直接使用WebServiceConnector 组件,进行设置设置就可以了。
// 我这里主要是写用代码来调用WebService方法。
// 当然这个前提是你要把WebServiceConnector 组件先放到库里,否则类就无法引用了。
//=======================================;
stop();
//引用WebService类;
import mx.services.WebService;
//定义WebService的路径;
var ws_url:String = http://localhost:8500/klstudio/myservice.cfc?wsdl;
//定义WebService对象;
var ws:WebService = new WebService(ws_url);
//调用WebService方法;
var callObject = ws.getString("kinglong");
//设置返回结果对象;
callObject.onResult = function(result){
     trace("result:"+result);
}
//如果调用错误返回信息(这个是可选的);
callObject.onFault = function(fault){
    trace("fault:"+fault.faultstring);
}

注意:如果返回结果是一个数据集的话,那每个字段名都要用大写,不管你的服务端是否大写!



================================================================
  服务端方法定义(我这里仍以Coldfusion Component为例,其他版本请参考上面提供的连接)
================================================================
<!---文件名为myservice.cfc--->
<cfcomponent displayname="我的服务"> 
  <!---定义了getString方法,需将access设为remote,否则WebService无法调用此方法--->
  <cffunction name="getString" access="remote" returntype="string"> 
   <cfargument name="name" type="string" required="true"> 
   <cfset myResult = arguments.name & ",欢迎你!"> 
   <cfreturn myResult> 
  </cffunction>
</cfcomponent>

调用的时候,只要在cfc路径后面加"?wsdl"就可以了,方便吧! :)
 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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