65、Web Forms UI与WCF服务接口全解析

Web Forms UI与WCF服务接口全解析

1. Web Forms UI基础构建

在构建Web Forms UI时,可依据特定的业务对象来创建。如同WPF技术一样,创建Web Forms接口的方式多种多样。关键在于,业务对象会自动强制执行所有业务规则并提供业务处理,这样UI就无需包含这些代码。

我们可以基于相同的业务对象集、数据访问代码和数据库设计,创建出两种截然不同的用户界面。网站为实现最佳性能进行了配置,将会话(Session)和数据门户与Web表单置于同一进程中运行。若想提高可扩展性和容错能力,可以将会话移至单独的进程或状态服务器;若要增强安全性,可将数据门户服务器组件运行在单独的应用服务器上。而实现这些,只需在Web.config中更改一些设置即可,UI代码和业务对象在各种场景下都能正常工作。

2. WCF服务接口概述

2.1 WCF简介

WCF是微软.NET平台自3.0版本起的重要支柱技术之一。它为构建面向服务、客户端/服务器、消息传递及其他分布式应用提供了统一的方法,有效替代或抽象了多种旧技术,具体如下:
- Web Services(asmx服务)
- Remoting
- Enterprise Services
- MSMQ
- WSE

2.2 客户端/服务器与SOA架构选择

在构建应用程序接口时,可选用客户端/服务器或面向服务架构(SOA)。以下是一些重要术语的定义:
| 术语 | 定义 |
| ---- | ---- |
| 应用程序 | 在逻辑信任边界内实现的一组行为,包括传统的单层

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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