WebService入门Demo

本文介绍了WebService的基本概念,包括其作为基于Web的服务如何遵循HTTP协议并使用XML格式的数据交换。文中详细展示了如何在.NET环境下创建和调用一个简单的WebService实例。

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以前写博客最主要的就是不知道写什么东西,现在感觉能写点东西,就是感觉博客随笔的标题挺难取的,最近工作中刚好用到了WebService,刚好可以写一篇博客。去年工作的时候自己也用到过,只是知道调用一些WebService中的方法,想想还是写篇博客的,也就是俗话说的不要只顾低头走路,还要注意抬头看天。还是写正文吧,现在每次写博客都会会扯点有的没的,不要见怪.

WebService的基本概念

WebService看名字的简单点理解就是基于Web的服务,跟普通的web程序一样遵循Http协议,接收响应外部程序的请求,实现远程调用。WebService所使用的数据均是基于XML格式的,所以也叫XML  WebService。目前标准的WebService在数据格式上主要采用SOAP协议(SOAP协议实际上就是一种基于XML编码规范的文本协议),使用WSDL文件进行说明,通过UDDI进行注册。(具体的概念可以Google之)

WebService的创建

Web项目项目新建项目->添加一个Web服务 

添加之后的代码如下,都是自动生成的(HellWorld似乎是这个世界上永远都不会过时的)

 /// <summary>
    /// MyFirstWebService 的摘要说明
    /// </summary>
    [WebService(Namespace = "http://tempuri.org/")]
    [WebServiceBinding(ConformsTo = WsiProfiles.BasicProfile1_1)]
    [System.ComponentModel.ToolboxItem(false)]
    // 若要允许使用 ASP.NET AJAX 从脚本中调用此 Web 服务,请取消注释以下行。 
    // [System.Web.Script.Services.ScriptService]
    public class MyFirstWebService : System.Web.Services.WebService
    {

        [WebMethod]
        public string HelloWorld()
        {
            return "Hello World";
        }
    }

发布网站,新电脑,装的VS2012,发布项目和VS2010不一样,发布项目项目,网站添加到本地IIS上,端口设置的是7025.

WebService的调用

新建控制台程序,添加服务引用,如下图:

自己定义一下命名空间即可,接下来的调用就很简单了,代码如下:

 class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            SFM.MyFirstWebServiceSoapClient web = new SFM.MyFirstWebServiceSoapClient();
            Console.WriteLine(web.HelloWorld());
            Console.ReadKey();
        }
    }

结果就不截图了,Hello  World,以前学校的时候看到Hello  World就知道成功了,闲来无事,写个入门的WebService,反正也没什么爱好,就当自己来练字了,不早了,晚安,貌似周一学习的人很少,基本没人看博客~

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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