webservice入门——01

本文介绍如何使用Java创建并发布WebService,以及如何在一个独立的项目中调用它。包括配置必要的环境、编写WebService类、发布服务及通过客户端项目进行调用的全过程。

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  1.  1.在建立一个方法属于Function类:  
  2.   
  3. //别忘了引入webservice  
  4. @WebService  
  5. public class Function{  
  6.   
  7.     //该方法就是要暴露给其他应用程序调用的方法  
  8.     public String transWords(String words){  
  9.         String res="";  
  10.         for(char ch : words.toCharArray()){  
  11.             res+="\t"+ch+"\t";  
  12.         }  
  13.         return res;  
  14.     }  
  15.   
  16.     //这里我们使用main方法来发布我们的service  
  17.     public void static main(String[] args){  
  18.         Endpoint.publish("http://127.0.0.1:9999/service/function",new Function());  
  19.         System.out.println("Publish Success~");  
  20.     }  
  21. }  
  22.   
  23. 2.在打出"Publish Success~"后,说明我们消息发布成功,不成的话,注意:1.需要JDK1.6+,2.确定服务器端口没有被占用;成功后,  
  24. 在浏览器地址栏输入:http://127.0.0.1:9999/service/function?wsdl就可以看到该service的详细信息!  
  25.   
  26. 3.建立另外一个项目:GiveMeWords  
  27.   
  28. 关键的来了,打开cmd输入以下命令:wsimport -s src的路径 -p 完整包名 -keep webservice的发布地址 然后回车就OK了,  
  29. 比如说: wsimport -s E:\\instance\\webservice\\src  -p com.xxmric.service -keep http://127.0.0.1:9999/service/function 

  30. 回车后,会出现:  
  31.     parsing WSDL...  
  32.     generating code...  
  33.     compiling code...  
  34. 恭喜你,成功了,你可以刷新一下你的GiveMeWords项目后会在com.xxmric.service包下会有对应的WebService生成的文件!  
  35. 然后调用如下:  
  36. public void static main(String[] args){  
  37.     Function fu =new FunctionService().getFunctionPort();  
  38.     String str=fu.transWords("Let's Get Heck Out Of Here!");  
  39.     //最后str就是在Trans项目下的transWords方法处理后的字符串咯!  
  40. }  
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的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。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、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,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和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和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SSA和GRU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、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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