关于WCF客户端之ABC全配置的思考

本文探讨了WCF客户端中契约的动态配置问题,提出了XCF的概念,即使用XML定义契约来替代传统契约类型的方式,旨在实现更高程度的动态性和灵活性。

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前言

    WCF客户端的ABC中间Address和Binding可以动态配置似乎已经不是什么新鲜事情了,WCF的配置就非常清晰的描述了如何动态配置A和B,但是Contract哪?

Contract包含哪些内容

    在一个常规WCF下的Contract有下列部分组成:

  • ServiceContract
  • OperationContract
  • DataContract/MessageContract

如何获得契约

    常规的情况下,有下面几种方式获得契约:

  • 通过VS中的Add ServiceReference
  • 通过SvcUtil.exe创建cs文件
  • 直接引用契约的程序集
  • 动态根据wsdl生成契约类型

    不难发现所有这些方式都需要契约类型。

思考

    想想类型为我们带来了什么?

  • 优点:把对象和通讯用的Xml隔离
  • 缺点:类型不能方便动态配置

    如果需要高度动态配置契约的WCF客户端,契约的类型化只会会我们带来不必要的麻烦。

WCF——幻想曲

    WCF在传输层本质上传的就是各种形式的Xml(排除那些比较特殊的Binding),当然这个Xml可以是文本编码的常规形式,也可以是Mtom形式,甚至是.net专有的二进制形式。

    那么为什么不用Xml本身作为WCF的契约形式?

    在这里,我先提出一个XCF的假想概念,用于描述一个基于Xml定义的契约WCF客户端。并且不同于动态生成契约类型,本质上不需要生成任何类型,而仅仅依赖固定的类库和Xml定义。

    当然,目前仅仅出于假说阶段,也许基于当前的WCF很难实现,抑或很容易实现,只是没人想到。

后记

    为何限定为WCF客户端?

    很简单,如果是服务端,在不知道契约的情况下实现契约似乎有点不太可能,或者说,能这样实现的服务端也没多大的意义。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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