求大侠解关于webservice二维数组byte[][]传值问题
有没有大侠知道啥原因,之前也没写过调webservice二维byte[][]参数的例子
需要调用的接口:
public String create(String strUserName, String sendTo,String copyTo, String blindCopyTo, String subject, String Body,byte[][] file, String[] fileName)
我这边请求的代码:
public static String call1(String url,String namespace,String methodName,Object[] paramObject) {
String soapActionURI = namespace +"/"+ methodName;
try {
Service service = new Service();
SOAPHeaderElement header = new SOAPHeaderElement(namespace, methodName);
header.setNamespaceURI(namespace);
Call call = (Call) service.createCall();
call.setTargetEndpointAddress(url);
call.setOperationName(new QName(namespace, methodName));
List<String> sortParam = Arrays.asList("strUserName","sendTo","copyTo","bindCopyTo","subject","Body","file","fileName");
// 添加参数
List<String> parameterList = Lists.newArrayList();
for(String param:sortParam){
if(param.equals("file")){
call.addParameter(new QName(namespace, param), XMLType.SOAP_BASE64BINARY, ParameterMode.IN);
}else if(param.equals("fileName")){
call.addParameter(new QName(namespace, param), XMLType.SOAP_ARRAY, ParameterMode.IN);
}else{
call.addParameter(new QName(namespace, param), XMLType.SOAP_STRING, ParameterMode.IN);
}
}
call.setUseSOAPAction(true);
call.setSOAPActionURI(soapActionURI);
// 设置返回类型
call.setReturnType(new QName(namespace, methodName), String.class);
String result = (String) call.invoke(paramObject);
log.info("调用 WebService 接口返回===>" + result);
return result;
} catch (Exception e) {
log.error("调用 WebService 接口错误信息==>" + e.getMessage());
}
return null;
}
请求参数如下:
String[] filenames = new String[]{"test.txt"};
byte[][] file=.....(这里是多个文件生成的二维数组)
Object[] opAddEntryArgs = new Object[] { "user", "user","","","主题","body内容",file,filenames};
请求后:
result返回的是null
有没有大侠帮忙解答下,急!!!
相关推荐
WebService启动加速
某次看到某位大侠写的一个小工具PreGen。用着不方便,然后就封装了一下。 原理是把结构提前序列化了。 实测提速一倍左右。用到的WebService越多,效果越好。
Webservice示例
新手学习 Web service 必学的材料, 1: Web service 源码 是从信宜市图书馆 一本书上手动抄下来的 个人所得税 计算示例,和 计算工资示例。 2:调用 Web service是自己 看网络各位 大侠 的经验后, 自己写出来的, 果然调用成功,当时 真是高兴极了。 现在跟大家分享,分享
从可观测性的角度研究基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的同时定位与地图构建(SLAM)中的不一致性问题(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的同时定位与地图构建(SLAM)系统中存在的不一致性问题,重点从系统可观测性的角度进行深入分析。文章指出,EKF-SLAM在实际应用中常因系统可观测性不足而导致状态估计偏差和协方差低估,进而引发滤波器发散或定位精度下降。通过理论推导揭示了在特定运动模式(如纯旋转或直线运动)下系统可观测性降低的机理,并结合Matlab仿真实验验证了相关结论。研究构建了典型的SLAM仿真场景,展示了不同运动轨迹对估计一致性的影响,并探讨了提升系统可观测性的改进策略,旨在增强EKF-SLAM算法的鲁棒性与可靠性。; 适合人群:具备控制理论、机器人学、状态估计或传感器融合等相关领域基础知识,正在从事SLAM、自主导航、智能系统研发的硕士、博士研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解EKF-SLAM中估计不一致性的根本原因及其与可观测性的内在联系;②掌握基于可观测性理论分析非线性估计系统的方法;③利用提供的Matlab代码复现仿真结果,用于学术研究、算法验证或教学演示。; 阅读建议:建议读者结合线性系统理论与非线性滤波知识,重点研读可观测性分析的数学推导部分,并动手运行配套的Matlab代码,通过改变机器人运动轨迹等方式观察滤波性能变化,以深化对理论内容的理解与实践应用能力。
基于AI大模型的量化交易可信数据空间建设方案.pptx
基于AI大模型的量化交易可信数据空间建设方案.pptx
(Multisim课设资料)最全面函数信号发生器(三角波+正弦波+方波信号+锯齿波仿真设计+报告文档
内容概要:本文详细介绍了基于Multisim的最全面函数信号发生器的设计与仿真,涵盖三角波、正弦波、方波及锯齿波等多种信号的生成电路设计,并结合仿真结果进行分析验证。文档不仅提供了完整的电路设计方案,还包括详尽的报告文档,适用于电子类课程设计与实践教学。通过该设计,用户能够深入掌握信号发生器的工作原理、Multisim仿真软件的应用技巧以及模拟电路的调试方法,全面提升电路设计与系统仿真能力。; 适合人群:电子信息工程、自动化、电气工程等相关专业的本科生及研究生,具备基本电路理论知识和Multisim软件操作基础的学习者。; 使用场景及目标:①用于高校电子类课程设计(如模拟电子技术、电路仿真等)的教学与实践;②帮助学生系统掌握函数信号发生器的设计流程与Multisim仿真技能;③为科研项目中信号源模块的搭建提供可复用的参考方案和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Multisim软件同步操作,按照文档中的电路图逐步搭建并仿真,重点关注各信号产生电路的参数设置、波形生成质量及调试过程,以深化对模拟电路工作原理与系统设计方法的理解。


Web Services

