Remoting基础

本文介绍了Remoting技术在分布式系统中的应用,重点讲解了通过Tcp协议实现远程对象调用的方法,并给出了具体的Server端实现代码示例。

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Remoting用于开发分布式系统,一般分为Client端和Server端。当使用Tcp传输协议时它将不能穿越放火墙,因此一般用在企业网内部。由于使用Tcp协议,所以比Web Service的效率更高。通常,我们开发一些可以提供服务的一组类并将其部署到Server端供Client远程调用。
先来看一下Server端的结构:

using System;
using System.Runtime.Remoting;
using System.Runtime.Remoting.Channels;
using System.Runtime.Remoting.Channels.Tcp;

using RomotingLib;

namespace RemotingServer
{
 /// <summary>
 /// Summary description for Class1.
 /// </summary>
 class RemotingServer
 {
  /// <summary>
  /// The main entry point for the application.
  /// </summary>
  [STAThread]
  static void Main(string[] args)
  {
   //
   // TODO: Add code to start application here
   //
   //1.注册信道
   IChannel channel = new TcpChannel(8080);
   ChannelServices.RegisterChannel(channel,false);
   Console.WriteLine("Channel Registry...");

   //2.注册远程对象
   //Singleton(Wellknow方式)
   RemotingConfiguration.RegisterWellKnownServiceType(typeof(MathClass),"RemoteMath",WellKnownObjectMode.Singleton);

   //SingleCall(Wellknow方式)
   //RemotingConfiguration.RegisterWellKnownServiceType(typeof(MathClass),"RemotMath",WellKnownObjectMode.SingleCall);

   //Client Activate
   RemotingConfiguration.ApplicationName = "RemoteMath";
   RemotingConfiguration.RegisterActivatedServiceType(typeof(MathClass));

   Console.WriteLine("Remoting Class Registry...");

   while(true)
   {
    if(Console.ReadLine().ToUpper() == "QUIT")
    {
     return;
    }
   }
  }
 }
}

参考:http://www.cnblogs.com/yiriqing/articles/450552.html

转载于:https://www.cnblogs.com/devilmsg/archive/2008/03/29/1129104.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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