adidas 信道栈里可以定义很多信道

本文详细介绍了adidas信道栈中BasicHttpBinding的配置参数及其意义,包括与服务调用相关的超时设置、消息大小限制及传输模式选择等内容。

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adidas 信道栈里可以定义很多信道,如:BasicHttpBinding,WSHttpBinding,NetTcpBinding 等。我们就从最常用到的BasicHttpBinding来进行分析。

BasicHttpBinding类继承于Binding。我们对主要用到的限定做下描述:

Binding类中有OpenTimeout,SendTimeout,ReceiveTimeout,CloseTimeout4个时间的限定。服务宿主端和客户端配置都起作用。

举个场景,客户端调用服务这个过程:首先是打开服务通讯连接,这个过程可能会涉及到认证等过程,假如超过OpenTimeout的时间还没打开,就会触发对应的异常;其次是发送服务调用请求,然后服务宿主端收到请求,处理完,然后将结果反馈到客户端,这整个过程都输入客户端的发送过程,也就是这整个过程超过SendTimeout了,就会触发对应的异常,最后是关闭服务通讯连接,同打开服务通讯连接。

BasicHttpBinding类中有MaxBufferPoolSize(524288),MaxBufferSize(65536),MaxReceivedMessageSize(65536),TransferMode,ReaderQuotas等这些扩展限制。

其中MaxBufferSize和MaxBufferPoolSize是一对属性,当TransferMode为Buffered的时候,MaxBufferSize必须和MaxBufferPoolSize一致。

客户端这些属性的配置也应该和服务宿主的配置一致,当然也可以不一致,比如服务宿主这边采用TransferMode为Buffered,客户端采用TransferMode为Streamed。

当我们定义的Binding的Name为空,则这个Binding为默认的Binding。


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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