WCF技术内幕 第4章 (1)

本文介绍Windows通信基础(WCF)的服务创建过程,包括定义服务契约、地址、绑定及终结点等核心概念。通过示例演示了如何搭建WCF服务并进行消息收发。

第4章 WCF 101

4.1 WCF快速启动

定义服务契约

契约表示消息应用系统外形的主要方式。外形,是指服务展示的操作,操作生成、使用的消息Schema和每个操作实现的消息交换模式。

using System.ServiceModel;

namespace WCFServices
{
    [ServiceContract]
    public interface IHelloWCFContract
    {
        [OperationContract]
        void Say(string value);
    }
}

定义地址和绑定

局部变量address使用的是HTTP格式的统一资源标识符(URI)。选择这个地址强制要求我们使用HTTP传输。绑定是指定传输,消息编排和消息编码的主要方式。

            Uri address = new Uri("http://www.andersoft.com/IHelloWCFContract");

            BasicHttpBinding binding = new BasicHttpBinding();

创建一个终结点并启动侦听

使用地址,绑定,契约来构建一个终结点(endpoint),并在此终结点上侦听发送来的消息。

System.ServiceModel.ServiceHost类型构建和托管终结点,并管理接收应用底层结构的其他部分,如线程和对象的生命周期。

AddServiceEndpoint方法没有开始循环侦听,它只是简单地改变了ServiceHost对象的状态。

Open方法会验证ServiceHost对象的状态,从它的状态里构建终结点,并且开始侦听。

            ServiceHost svc = new ServiceHost(typeof(HelloWCFService));
            svc.AddServiceEndpoint(typeof(IHelloWCFContract), binding, address);

            svc.Open();

            Console.WriteLine("The HelloWCF receiving application is ready");
            Console.ReadKey();

            svc.Close();

编译运行和检验接收者

可用netstat.exe检查应用是否确实在侦听。

netstat -a -b

  TCP    [::]:6543              Anders-MSFT:0          LISTENING
 Can not obtain ownership information

C:\Users\v-xufeif>netstat -a -b -> 1.txt

向接收者发送消息

发送消息的基础结构也需要依靠地址,绑定和契约,这与接收消息的基础结构类似。

绝大多数接收者使用Service.ServiceModel.EndpointAddress类型表示消息发送的目标。

using System;
using System.ServiceModel;

using WCFServices;

namespace ClientApp
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            BasicHttpBinding binding = new BasicHttpBinding();

            Uri address = new Uri("http://localhost:6543/IHelloWCFContract");

            EndpointAddress endpoint=new EndpointAddress(address);

            IHelloWCFContract channel = ChannelFactory<IHelloWCFContract>.CreateChannel(binding, endpoint);

            channel.Say("WCF, hello!!!");

            Console.ReadKey();
        }
    }
}

看消息


本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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