jsp中如何调用web serviceweb service 是用vb.net写的,目前在asp中调用没有问题!) ???

Java > Java EE [问题点数:50分,结帖人qianguob]
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J2EE与.NET技术架构的比较

一、J2EE简介 J2EE体系结构图:   1.组件-容器模型 J2EE是一个基于组件-容器...组件是一个可以部署的程序单元,它以某种方式运行容器,容器封装了J2EE底层的API,为组件提供事务处理、数据访问、安全性、持久

深度解析:J2EE vs .NET开发平台

看到这个标题,也许会有人表示疑惑,J2EE和.NET并不一个层次上,怎么能将它们放在一起呢?需要指出的是,通常所说的.NET包含了一个相当广泛的产品家族,包括开发平台、操作系统、服务器、终端设备等,此外还包括...

asp.net常用控件资料集萃

更多滚动 8 ASP.NET 2.0 GridView控件应用模版 高义|天极开发|2006-07-24 06:00 GridView控件是由一系列数据显示控件之一,它可以绑定到 SqlDataSource 控件以返回的数据记录的字段以动态生成网格 ASP.NET

大年三十整理的asp.net资料!(不得不收藏)

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使用ASP.NET开发Web项目】第一课——初识ASP.NET,创建第一个ASP.NET程序

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ASP.NET及C#网上资料小收藏

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一些常用的技巧(内容设计到asp.net,javascript,sqlserver等)

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servlet和jsp有什么关系

JSP与Servlet 这篇文章的主要目的不是单纯的介绍JSP,也不是详细的介绍Servlet。这是一篇讲述JSP和Servlet之间关系的基础性文章。这篇文章主要是针对那些学习JSP的人而的。至于Servlet和JavaBean以及Servlet和XML...

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JSP的编译过程

每一个JSP页面都会被Web容器编译成一个Java类,供web容器调用,并且生成HTML叶面回馈给用户。而了解其中的变异方法和规则,对我们学习JSP是非常有好处的,可以说学习好了这个编译原理,就已经学习好了大部分的JSP...

什么是Web Services

从技术的角度来看,Web Service可以被认为是一种部署在Web上的对象(Web Object),因此,具有对象技术所承诺的所有优点;同时,Web Services的基石是以XML为主的、开放的Web规范技术,因此,具有比任何现有对象技术...

.net session过期 原理及解决办法

这里一个形象的比喻来解释session的工作方式。假设Web Server是一个商场的存包处,HTTP Request是一个顾客,第一次来到存包处,管理员把顾客的物品存放某一个柜子里面(这个柜子就相当于Session),然后把一个...

J2EE vs .NET

前言: 当J2EE出来的时候,我觉得很好,对J2EE的理解是一套Web开发的API标准. 这个标准由Sun公司负责制定,其他公司如IBM,BEA等去实现. 以至于后来.NET出来时对它有一些抵触, 最近对.net的资料进一步的接触,才知道原来...

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mvc1,mvc2,mvc3都有什么区别

mvc1 模式: view接收用户输入,把命令传到controller controller处理命令,更新model model被更新后,会通知view需要update view更新后向用户显示  mvc2 模式: ...由于mvc1,model可以通知vi

JSP和Servlet的区别

Java提供了一整套客户机/服务器解决方案,这个方案,程序可以自动地下载到客户端并执行,这就是applet。但是它仅仅是问题的一半。问题的另一半就是Servlet。 servlet可以被认为是服务器端的applet。servlet被Web...

ASP->ASP.NET 迁移的Guideline

ASP->ASP.NET 迁移的Guideline小气的神2003-08-26 Article Type: NEWS 难度等级:3/9 版本:1.02 我7月份的WebLog上我曾过一个MIEC的模式理论,简单的说就是:l Migrationl Interoperationl 

Web开发技术的历史发展简介

讨论Web开发技术的历史,当然要先说说Web的起源。众所周知,Web这个Internet上最热门的应用架构是由Tim Berners-Lee发明的。Web的前身是1980年Tim Berners-Lee负责的Enquire(Enquire Within Upon Everything的简称...

WebService和.net Remoting二者哪一个好一些

请问各位高手:WebService和.net Remoting二者哪一个好一些(谢绝灌水)? 二者各有何优缺点?哪一个效率高一些?哪一个安全性好一些?欢迎各位高手指点!多谢!

ASP.NET常见面试题及答案(130题)

Asp.net核心技术思想  1、概述反射和序列化 反射:程序集包含模块,而模块包含类型,类型又包含成员。反射则提供了封装程序集、模块和类型的对象。您可以使用反射动态地创建类型的实例,将类型绑定到现有对象,或...

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Android开发精典案例60个【源码】

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C语言游戏代码大全

双人贪吃蛇,别踩白方块,玫瑰花,矿井逃生等多种C语言游戏代码等你来实践!

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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