xml_rpc简单问题

PHP > 基础编程 [问题点数:30分,结帖人10975037]
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FreeSWITCH - mod_xml_rpc源码分析二channel.c

初始化和卸载 在文件的开头处出现了两个函数:socketOsInit和socketOsTerm。很明显,这是为了跨平台而设的函数,函数内部依据平台用相应代码实现特定的初始化和卸载任务。可以看到,如果是在windows平台下编译,将...

supervisor(三)xml_rpc

supervisor提供的两种管理方式,supervisorctl和web其实都是通过xml_rpc来实现的。 xml_rpc其实就是本地可以去调用远端的函数方法,然后函数方法经过一番... 在python里面实现xml_rpc就更加的简单,用SimpleXMLRP

XML-RPC简单使用

RPC(Remote Procedure Call)即远程方法调用,是一种在本地的机器上调用远端机器上的一个过程(方法)的技术。这个过程也被大家称为“分布式计算”,是为了提高各个分立机器...XML-RPC的全称是XML Remote Procedure

python xmlrpc_python 中的 XML_RPC 例子

最近看PYTHON RPC, 看了下帮助文档,把代码总结如下:服务端#!/usr/bin/env python#-*- coding=utf-8 -*-import xmlrpclibfrom SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServerimport datetimeclass MyFuncs:def div...

Python3下通过XML_RPC协议连接supervisor达到supervisorctl的效果(By UNIX Socket)

Python3下通过XML_RPC协议连接supervisor达到supervisorctl的效果(By UNIX Socket) 在使用supervisor的时候查阅师傅们的博客时,发现大多文章都比较老了。。。加上天下文章一大抄的现状(有的文章居然还写着...

XML_RPC简单实例(入门)

不过那篇文章也就介绍XML_RPC简单使用例子,没有用户验证。经过查看官网和尝试,终于把用户验证功能做出来了,这篇只介绍普通例子,用户验证下篇讲述。希望对需要学习的javaeye同仁和广大网友有所帮助。我这里使用...

javax包 rpc_javax/xml/rpc/Service,该用什么JAR包

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javax包 rpc_javax.xml.rpc是哪个包里的

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SOAP、XML-RPC 以及 REST 之间的区别是什么?

SOAP、XML-RPC 以及 REST 之间的区别是什么?SOAP,或者说简单对象访问协议是一个基于 XML 的对象调用协议,它最初是为通过 HTTP 进行通信的分布式应用而开发的。SOAP 定义了如何使用 XML 和 HTTP 对平台无关的服务...

supervisor-3:xml_rpc

supervisor提供的两种管理方式,supervisorctl和web其实都是通过xml_rpc来实现的。 xml_rpc其实就是本地可以去调用远端的函数方法,然后函数方法经过一番处理后,把结果返回给我们。 xml_rpc不懂的同学建议去百度...

xmlrpc java_RPC应用的java实现

一、RPC介绍什么是RPC?Remote Procedure Call,远程过程调用。也就是说,调用过程代码并不是在调用者本地运行,而是要实现调用者与被调用者二地之间的连接与通信。比较严格的定义是:Remote procedure call(RPC) is...

jmeter xml 请求_jmeter3.2没有SOAP/XML-Request

早上一朋友说自己jmeter3.2没有SOAP/XML-Request插件,网上找了这篇文章:来源:http://www.mamicode.com/info-detail-2222345.htmljmeter3.2版本之后就没有SOAP/XML-RPC Request插件了,所以没办法直接进行...

python XML_RPC 的使用 - 千月的python linux 系统管理指南学习笔记(22)

先说说什么是 XMLRPC 吧。 XML (Extensible Markup Language可扩展标记语言),如同前面的翻译,他是一种标记语言,用来标记和解释数据。比如我告诉你:“我34了”。你自然的能理解,我年龄是34岁。但是机器不...

Python练习3-XML-RPC实现简单的P2P文件共享

XML-RPC实现简单的P2P文件共享 先来个百度百科:  XML-RPC的全称是XML Remote Procedure Call,即XML(标准通用标记语言下的一个子集)远程过程调用。它是一套允许运行在不同操作系统、不同环境的程序实现基于...

linux 下 rpc python 实例之使用XML-RPC进行远程文件共享

python项目练习八:使用XML-RPC进行远程文件共享 17278°C 作者:the5fire | 标签: python xml-rpc python实战 xmlrpclib.Binary  | 发布:2012-01-07 1:33 p.m. 这是个不错的练习,使用python开发P2P...

FreeSWITCH - mod_xml_rpc源码分析三chanswitch.c

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odoo xmlrpc 与 odooRPC对比

最近根据一朋友的问题接触到odooRPC,简单测试了一下,比xmlrpc 好使多了。 下面只是一个简单查询代码测试案例 # -*- encoding: utf-8 -*- import xmlrpclib username = 'demo' # 用户登录名 pwd = 'demo' # 用户的...

XML-RPC协议实现百度和Google的Ping功能

百度和google都提供了网站更新自动提交的接口,接口协议全都是基于XML-RPC的。XML-RPC是一个远程过程调用(远端程序呼叫)(remote procedure call,RPC)的分布式计算协议,通过XML将调用函数封装,并使用HTTP协议...

apache xmlrpc java_java XML-RPC

1.XML-RPC简介xml rpc是使用http协议做为传输协议的rpc机制,使用xml文本的方式传输命令和数据。一个rpc系统,必然包括2个部分:1.rpc client,用来向rpc server调用方法,并接收方法的返回数据;2.rpc server,用于...

XML-RPC远程方法调用

一、简介 XML-RPC的全称是XML Remote Procedure Call,即XML远程方法调用。 它是一套允许运行在不同操作系统、不同... XML-RPC的定义尽可能的保持了简单,但同时能够传送、处理、返回复杂的数据结构。 XML...

XML-RPC的java实现

一、XML-RPC介绍  按照XML-RPC的规范,定义是:XML-RPC是工作在互联网上的远程程序调用协议。  它可以允许软件运行在分布式的系统之上,通过互联网进行软件中程序之间的调用。  其传输协议是HTTP,传送数据编码...

SimpleXMLRPC_XML-RPC简单使用

RPC(Remote Procedure Call)即远程方法调用,是一种在本地的...XML-RPC的全称是XML Remote Procedure Call,即XML远程方法调用。它是一套允许运行在不同操作系统、不同环境的程序实现基于Internet过程调用的规范和...

XML-RPC

XML-RPC 一 什么是XML-RPC XML-RPC的全称是XML ...Xml-Rpc的定义尽可能的保持了简单,但同时能够传送、处理、返回复杂的数据结构。 XML-RPC是工作在Internet上的远程过程调用协议。一个XML-RPC消息就是一个请求体

python rpc框架对比_RPC简介及框架选择

简单介绍RPC协议及常见框架,对比传统restful api和RPC方式的优缺点。常见RPC框架,gRPC及序列化方式Protobuf等HTTP协议http协议是基于tcp协议的,tcp协议是流式协议,包头部分可以通过多出的\r\n来分界,包体部分...

Java RPC通信机制之XML-RPC:Apache XML-RPC 3.0开发简介

XML-RPC 是一种简单的,轻量级的通过 HTTP 协议进行 RPC 通信的规范。本文以 Apache XML-RPC 3.0 为基础,对 XML-RPC 的基本原理及 Apache XML-RPC 3.0 的主要特性进行了讨论和分析。 正文: ...

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

R语言绘图基础

介绍R语言的绘图基础,如固有颜色、RGB取色、主题调色板介绍,文字字体、颜色、大小等参数详解,点样式、颜色、大小等参数详解,线条样式、颜色、粗细等参数详解;详细介绍R低级绘图函数:标题、图例、坐标轴、网格线、点、线等;后介绍了R绘图函数:散点图、线图、箱线图、散点图矩阵、气泡图等。 通过此课程,了解R语言的绘图基础,熟练运用R低级绘图函数,熟练运用R高级绘图函数绘制图形

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

SpringCloud微架构

SpringCloud是现在热门的RPC开发框架,也是以后的RPC开发趋势。在本套课程之中将为读者详细的讲解分布式技术的发展历史、以及各种分布式开发优缺点,同时详细的分析了整个SpringCloud中所涉及到的技术点以及相关作用。 本课程将基于Rest服务、SpringSecurity访问进行讲解,详细的讲解了Eureka注册发现服务、Eureka-HA机制、服务部署处理、Ribbon负载均衡、Feign接口映射、Hystrix熔断处理、Zuul代理访问等SpringCloud核心内容。随后在基础内容的讲解基础上又为读者讲解了SpringCloudConfig、GITHUB服务配置、消息服务、服务监控等辅助内容。

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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