什么是WebService
什么是WebService
通过使用WebService,您的应用程序可以向全世界发布信息,或提供某项功能,它是基于Web的服务,通过Web进行发布、查找和使用。
WebService脚本平台需支持XML+HTTP。
HTTP协议是最常用的因特网协议。
XML提供了一种可用于不同的平台和编程语言之间的语言。
为什么要使用WebService
最重要的事情是协同工作。
1.跨平台调用(WebService不局限于操作系统,你可以在Windows上调用linux上的WebService服务,反之亦然,其他系统同理);
2.跨语言调用(WebService不局限于编程语言,你可以在Java语言中调用C#语言提供的WebService服务,反之亦然,其他语言同理);
3.可远程调用(通过使用WebService,您的应用程序可以向全世界发布信息,或提供某项功能,只要有Internet)。
使用JDK开发WebService
一.WebService服务端开发
1.创建服务端项目,项目可以是Java Web项目,也可以是普通的Java项目,例如:
2.在源代码目录src下面的包中新建一个java类用来提供WebService服务,我这里创建了一个Function类,通过javax.jws.WebService注解提供服务,通过javax.xml.ws.Endpoint类的publish方法来发布服务并提供发布的地址以及发布的服务类,代码如下:
1 package com.jspweb.ws; 2 3 import javax.jws.WebService; 4 import javax.xml.ws.Endpoint; 5 6 /** 7 * WebService服务端案例 8 * @author AlanLee 9 * @version 2017/06/0210 * 使用@WebService注解标注实现类11 */12 @WebService13 public class Function {14 public String transWords(String words){15 String res = "";16 for(char ch : words.toCharArray()){17 res += ch+",";18 }19 return res;20 }21 22 public static void main(String[] args) {23 // 使用Endpoint(终端)类发布webservice24 Endpoint.publish("http://localhost:8089/service/function", new Function());25 System.out.println("Publish Success");26 }27 }
3.启动main方法运行这个类,打印出结果Publish Success,表示服务发布成功:
4.打开浏览器,访问我们发布的地址,大家可以看到这样的效果:
5.点击WSDL后面的连接地址便可以打开WSDL配置,访问结果如下:
WSDL 是基于 XML 的用于描述 Web Services 以及如何访问 Web Services 的语言。
二、WebService客户端开发
1.创建客户端项目,项目可以是Java Web项目,也可以是普通的Java项目,例如:
2.使用eclipse工具生成客户端代码,跟着图一步步操作:
①选中项目点击鼠标右键new>Other...:
②在Wizards框中输入web,选择Web Service Client,点击next按钮:
③输入WSDL服务描述文件的访问地址,点击next:
④点击Finish按钮,eclipse会自动帮我们在src目录下生成WebService客户端所需的代码:
⑤:生成的代码如下:
2.编写客户端测试类代码,我在同级目录下面写了一个测试类,并运行它的main方法,得到结果如下:
这样一个简单的WebService入门实例就完成了。
Atas ialah kandungan terperinci 什么是WebService. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Penyebaran bukan sahaja boleh meniru lebih baik, tetapi juga "mencipta". Model resapan (DiffusionModel) ialah model penjanaan imej. Berbanding dengan algoritma yang terkenal seperti GAN dan VAE dalam bidang AI, model resapan mengambil pendekatan yang berbeza. Idea utamanya ialah proses menambah hingar pada imej dan kemudian secara beransur-ansur menolaknya. Cara mengecilkan dan memulihkan imej asal adalah bahagian teras algoritma. Algoritma akhir mampu menghasilkan imej daripada imej bising rawak. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pertumbuhan luar biasa AI generatif telah membolehkan banyak aplikasi menarik dalam penjanaan teks ke imej, penjanaan video dan banyak lagi. Prinsip asas di sebalik alat generatif ini ialah konsep resapan, mekanisme pensampelan khas yang mengatasi batasan kaedah sebelumnya.

Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya

Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn

Selepas hujan pada musim panas, anda sering dapat melihat pemandangan cuaca istimewa yang indah dan ajaib - pelangi. Ini juga merupakan pemandangan jarang yang boleh ditemui dalam fotografi, dan ia sangat fotogenik. Terdapat beberapa syarat untuk pelangi muncul: pertama, terdapat titisan air yang mencukupi di udara, dan kedua, matahari bersinar pada sudut yang lebih rendah. Oleh itu, adalah paling mudah untuk melihat pelangi pada sebelah petang selepas hujan reda. Walau bagaimanapun, pembentukan pelangi sangat dipengaruhi oleh cuaca, cahaya dan keadaan lain, jadi ia biasanya hanya bertahan untuk jangka masa yang singkat, dan masa tontonan dan penangkapan terbaik adalah lebih pendek. Jadi apabila anda menemui pelangi, bagaimanakah anda boleh merakamnya dengan betul dan mengambil gambar dengan kualiti? 1. Cari pelangi Selain keadaan yang dinyatakan di atas, pelangi biasanya muncul mengikut arah cahaya matahari, iaitu jika matahari bersinar dari barat ke timur, pelangi lebih cenderung muncul di timur.

Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul

Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.

1. Mula-mula buka WeChat. 2. Klik [+] di penjuru kanan sebelah atas. 3. Klik kod QR untuk mengutip bayaran. 4. Klik tiga titik kecil di penjuru kanan sebelah atas. 5. Klik untuk menutup peringatan suara untuk ketibaan pembayaran.

Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA
