关于WCF以MTOM编码传输消息的奇怪问题

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消息(6)——WCF,构建简单的WCF服务,MTOM编码

构建一个简单的WCF服务。 Web服务类似的步骤由IIS进行宿主服务。建立的步骤: 1 新建3.5网站 2 添加WCF服务,自动生成契约接口与实现,这里改动一下,添加个字串参数: [ServiceContract] public interface ...

化零为整WCF(7) - 消息处理(使用消息传输优化机制 - MTOM)

化零为整WCF(7) - 消息处理(使用消息传输优化机制 - MTOM)作者:webabcd介绍WCF(Windows Communication Foundation) - 消息处理:MTOM(Message Transmission Optimization Mechanism) - 消息传输优化机制。本文web...

WCF中使用MTOM消息传输优化机制

消息传输优化机制 (MTOM) 标准允许将消息中包含的大型数据元素外部化,并将其作为无任何特殊编码的二进制数据随消息一起传送。MTOM 消息会打包为多部分/相关 MIME 序列,放在SOAP 消息中一起...

MTOMWCF和CXF之间传数据

MTOM是一种机制,用来原始字节形式传输包含SOAP消息的较大二进制附件,从而使所传输消息较小。 如果不用MTOM我们也可以通过WebService传递二进制的文件, 我们先来看看不用MTOM的时候是什么样子的。 [b]...

wcf序列化和消息编码

1、wcf松耦合的实现 wcf是基于服务架构(soa)的一种实现,soa由若干既独立又相互关联的子系统构成,子系统之间通过服务调用来沟通,当子系统a调用子系统b提供的服务时,子系统a是client,子系统b是service。 wcf...

WSE3.0构建Web服务安全(4):MTOM消息传输优化和文件上传、下载

MTOM消息优化传输机制主要应用于大量数据的传输,很多文章中也直接得出结论:使用MTOM文件传输效率高。为什么MTOM的数据传输效率会比别的方式要高?MTOM真的如此完美吗,它有什么不足?什么情况下使用MTOM?这些疑问...

WCF进阶:将编码后的字节流压缩传输

在前面两篇文章WCF进阶:将消息正文Base64编码WCF进阶:为每个操作附加身份信息中讲述了如何通过拦截消息的方式来记录或者修改消息,这种方式在特定条件下可以改变消息编码格式,但实现方式并不规范,而且使用范围...

MTOM以及在WCF中的应用

消息传输优化机制 (MTOM) 标准允许将消息中包含的大型数据元素外部化,并将其作为无任何特殊编码的二进制数据随消息一起传送。MTOM 消息会打包为多部分/相关 MIME 序列,放在SOAP 消息中一起传送。  我们需要了解...

WCF技术内幕之消息

Message类型介绍 Message引用类型是WCF应用对SOAP消息的抽象。由于与SOAP消息如此紧密,因此Message类型定义了表示SOAP的版本、信封、消息头、消息头块和消息体元素的成员。从功能上讲,Message类型实际是对数据...

Web Service和WCF的到底有什么区别

【1】Web Service:严格来说是行业标准,也就是Web Service 规范,也称作WS-*规范,既不是框架,也不是技术。 它有一套完成的规范体系标准,而且在持续不断的更新完善中。 它使用XML扩展标记语言来表示数据(这个...

WCF开发之消息模式(Message Pattern)

• WSDL描述操作所涉及到的与消息消息能够包含请求参数,返回数据,元素,或者返回的SOAP错误 Client---request-->Service Client One-Way操作(1) • 使用OperationContractAttribute将操作标记为...

WCF技术内幕》翻译9:第1部分_第2章_面向服务:消息编码

消息编码  随着时间的流逝,也许我们会条件反射式地认为XML(SOAP)是一个结构文本。毕竟,文本是人可读的,每个计算机系统也可以处理文本。基于文本的XML的普遍共性与我们的与其它系统交互的想法产生了共鸣。可以...

WCF

Windows Communication Foundation(WCF)是由微软开发的一系列支持数据通信的应用程序框架,可以翻译为Windows 通讯开发平台。整合了原有的windows通讯的 .net Remoting,WebService,Socket的机制,并融合有HTTP和...

WCF4.0新特性体验(8):自定义绑定实现字节流编码(ByteStream)

今天继续学习WCF4.0新特性体验(8):...WCF4.0之前的版本中已经提供了三种编码器:Text、Binary和MTOM消息编码器。但是有些时候我们想传递最原始的二进制数据,不进行任何的包装,怎么才能实现呢?WCF4.0中给出了一...

项目包含一个 WCF 服务器, 以及一个 Winform 客户端,客户端通过硬编码实现 Binding 调用

项目包含一个 WCF 服务器, 以及一个 Winform 客户端,客户端通过硬编码实现 Binding 调用 源码点击这里查看 1. 添加 WCF service UpLoadService,修改接口文件 IUpLoadService如下 [ServiceContract] public ...

WCF入门

WCF入门预备知识XML远程处理(RPC)消息队列(MSMQ)面向服务的体系结构(SOA)WCF入门WCF基础知识WCF体系结构承载WCF的方式WCF服务端和客户端编程基础WCF服务器端编程模型WCF客户端编程模型编写服务端和客户端程序的基本...

[原创]WCF技术剖析之十九:深度剖析消息编码(Encoding)实现(上篇)

[爱心链接:拯救一个25岁身患急性白血病的女孩[内有苏州电视台经济频道《天天山海经》为此录制的节目视频(苏州话)]]消息作为WCF进行通信的唯一媒介,最终需要通过写入传输层进行传递。而对消息进行传输的一个前提...

WCF概念及名词解释

文章目录一、WCF概念二、WCF 基础知识消息和终结点通信协议消息模式三、WCF 术语消息服务终结点应用程序终结点基础结构终结点地址绑定Binding 元素行为系统提供的绑定配置与编码服务操作服务协定操作协定消息协定...

转:wcf大文件传输解决之道(2)

此篇文章主要是基于http协议应用于大文件传输中的应用,现在我们先解析下wcf编码器的定义,编码器实现了类的编码,并负责将Message内存中消息转变为网络发送的字节流或者字节缓冲区(对于发送方而言)。...

WCF 简介

借助 WCF,可以将数据作为异步消息从一个服务终结点发送至另一个服务终结点。服务终结点可以是由 IIS 承载的持续可用的服务的一部分,也可以是应用程序中承载的服务。终结点可以是从服务终结点请求数据的服务客户端...

Notepad++ 7.9.1

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的,它以减少不必要的功能和简化过程而自豪,从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上,这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年,没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下,你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

Activiti 工作流入门到大神

什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) 什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) QQ:362969068

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)-源码

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.

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首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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