13、深入探索WCF 4.0:从默认端点到动态服务发现

深入探索WCF 4.0:从默认端点到动态服务发现

在当今的软件开发领域,WCF(Windows Communication Foundation)凭借其强大的功能,成为构建分布式应用程序的重要工具。WCF 4.0版本引入了许多新特性,这些特性极大地简化了开发流程,提高了开发效率。下面我们将详细探讨WCF 4.0中的一些关键特性,包括默认端点、默认绑定、默认行为、标准端点以及动态服务发现等。

1. 默认端点的添加机制

在WCF中,当主机应用程序调用 ServiceHost 实例的 Open 方法时,它会从应用程序配置文件中构建内部服务描述,并结合主机应用程序显式配置的内容。若配置的端点数量为零,它会调用 AddDefaultEndpoints 方法,该方法会为服务实现的每个服务契约的每个基地址添加一个或多个默认端点。

例如,若服务实现了两个服务契约,且主机配置了一个基地址, AddDefaultEndpoints 会为该服务配置两个默认端点;若服务实现了两个服务契约,主机配置了两个基地址(一个用于HTTP,一个用于TCP),则会配置四个默认端点。

WCF通过默认协议映射来确定特定基地址使用的绑定,该映射可在.NET 4.0的 machine.config 文件中找到:

<system.serviceModel>
    <protocolMapping>
        <add scheme="http" b
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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