WCF 第六章 序列化和编码 总结

本文探讨了WCF中的序列化和编码能力,重点介绍了DataContract、XmlSerializer的使用原则,以及如何选择合适的绑定和编码器。同时,文章还提到了处理大量数据时的流支持和分块技术。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这一章描述了WCF的序列化和编码能力。作为WCF的剩余部分,有很多特性允许你自定义和扩展序列化。使用WCF序列化有如下的一些指导原则:

  1. 试着在任何时候和任何可能的地方使用DataContract来序列化。这是WCF中默认的序列化器,意味着可以通过强制显式定义契约来将它用于面向服务开发。

  2. 在很多情况中,你将需要依赖XmlSerializer,比如对现有.NET类型的支持,与ASP.NET 网络服务兼容,控制序列化XML的输出结果等。如果你依赖XmlSerializer来进行序列化你需要把[XmlSerializerFormat]放 到你的契约的合适位置。如果你的所有操作都需要使用XML序列化,那么确定将这个属性设置在你的服务契约上面。

  3. 所有系统自带的绑定都确定了它们的默认编码器。如果你正在寻找改变一个绑定默认编码器的方法,那么最好还是寻找一个最适合你需求的合适的默认绑定来替代。

  4. 当创建自定义绑定时,要注意底层传输使用的默认编码器。如果你不手动设置一个编码器,将会使用传输信道的默认编码器。

  5. 当你需要用到不能存储在内存中的大量数据时,就使用WCF内建的流支持功能。如果流模式也不能接受,使用分块技术将数据分割成多条可以发送的消息。

转载于:https://www.cnblogs.com/llbofchina/archive/2011/06/30/2094176.html

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测深度学习有一定了解的研究人员技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSAGRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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