34、Web Services Enhancements (WSE) 3.0 技术全解析

Web Services Enhancements (WSE) 3.0 技术全解析

在当今的软件开发领域,Web 服务的重要性日益凸显。Web Services Enhancements (WSE) 3.0 为传统 Web 服务带来了诸多强大的功能扩展,如消息传递、路由以及安全认证等。下面我们将深入探讨如何运用 WSE 3.0 来实现这些功能。

1. 实践建议

若想熟练掌握相关技能,可完成以下任务:
- 实践 1 :创建一个使用 WSE 3.0 的 Web 服务,该服务能够解密加密消息。同时,创建一个新的 Web 服务消费者,它可以使用非对称或对称算法对消息体进行加密。
- 实践 2 :为自定义安全策略设定三个或更多期望目标。分析这些目标后,创建一个实现这些功能的自定义策略。策略创建完成后,构建一个能使用该策略的 Web 服务消费者和 Web 服务客户端。为确保理解该任务的实现方式,可先手动创建策略,再使用 WseConfigEditor3 工具重新创建。
- 实践 3 :创建一个自定义策略并将其添加到 Web 服务中。通过策略文件为服务指定一个或多个过滤器。

另外,还可进行实践测试,它提供了多种选项,例如可针对单个考试目标进行自我测试,也可对所有相关认证考试内容进行测试。还能设置测试模式,模拟认证考试体验,或设置为学习模式,在回答每个问题后查看正确答案和解释。

2. 消息传递与路由概述

WSE 消息传递允许为传统 Web 服务添加诸如单向或双向消息传递以及附件处理等功能。还可指定 Web 服务

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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