token创建

【2025年最新版】Hugging Face Access Token创建指南 上一篇文章,我们初步介绍了Hugging Face,本文我们介绍如何创建Hugging Face Access Token。 阅读详情
  public DsfUserTokenEntity createToken(long userId) {
        String token = null;
        DsfUserTokenEntity tokenEntity = this.dsfTokenRedis.getByUserId(userId);
        if (tokenEntity != null && this.multiUser) {
            token = tokenEntity.getToken();
        } else {
            token = TokenGenerator.generateValue();
        }

        Date now = new Date();
        Date expireTime = new Date(now.getTime() + (long)(this.expire * 1000));
        if (tokenEntity == null) {
            tokenEntity = new DsfUserTokenEntity();
            tokenEntity.setUserId(userId);
        }

        tokenEntity.setToken(token);
        tokenEntity.setUpdateTime(now);
        tokenEntity.setExpireTime(expireTime);
        this.dsfTokenRedis.saveOrUpdate(tokenEntity);
        return tokenEntity;
    }

    public DsfUserTokenEntity createToken(long userId, String token) {
        DsfUserTokenEntity tokenEntity = this.dsfTokenRedis.getByUserId(userId);
        Date now = new Date();
        Date expireTime = new Date(now.getTime() + (long)(this.expire * 1000));
        if (tokenEntity == null) {
            tokenEntity = new DsfUserTokenEntity();
            tokenEntity.setUserId(userId);
        }

        tokenEntity.setToken(token);
        tokenEntity.setUpdateTime(now);
        tokenEntity.setExpireTime(expireTime);
        this.dsfTokenRedis.saveOrUpdate(tokenEntity);
        return tokenEntity;
    }





//
// Source code recreated from a .class file by IntelliJ IDEA
// (powered by Fernflower decompiler)
//

package cn.com.do1.dsf.component.shiro.oauth2;

import cn.com.do1.dsf.common.exception.RestException;
import java.security.MessageDigest;
import java.util.UUID;

public class TokenGenerator {
    private static final char[] HEX_CODE = "0123456789abcdef".toCharArray();

    public TokenGenerator() {
    }

    public static String generateValue() {
        return generateValue(UUID.randomUUID().toString());
    }

    public static String toHexString(byte[] data) {
        if (data == null) {
            return null;
        } else {
            StringBuilder r = new StringBuilder(data.length * 2);
            byte[] var2 = data;
            int var3 = data.length;

            for(int var4 = 0; var4 < var3; ++var4) {
                byte b = var2[var4];
                r.append(HEX_CODE[b >> 4 & 15]);
                r.append(HEX_CODE[b & 15]);
            }

            return r.toString();
        }
    }

    public static String generateValue(String param) {
        try {
            MessageDigest algorithm = MessageDigest.getInstance("MD5");
            algorithm.reset();
            algorithm.update(param.getBytes());
            byte[] messageDigest = algorithm.digest();
            return toHexString(messageDigest);
        } catch (Exception var3) {
            throw new RestException("生成Token失败", var3);
        }
    }
}



package cn.com.do1.dsf.redis;

import cn.com.do1.dsf.common.exception.RestException;
import cn.com.do1.dsf.component.redis.RedisKeys;
import cn.com.do1.dsf.component.redis.RedisUtil;
import cn.com.do1.dsf.modules.dsf.entity.DsfConfigEntity;
import cn.com.do1.dsf.modules.dsf.entity.DsfUserTokenEntity;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Set;

/**
 * @author  carwen
 * @create  2018/5/24 14:21
 * @desc  系统管理-会话配置Redis
 **/
@Component
public class DsfTokenRedis {

    @Autowired
    RedisUtil redisUtil;

    public void saveOrUpdate(DsfUserTokenEntity config) {
        if(config == null){
            return ;
        }
        String tokenKey = RedisKeys.getTokenKey(config.getToken());
        String userTokenKey = RedisKeys.getUserTokenKey(config.getUserId().toString());
        //分别保存两个token:do1:token,do1:user-token,用于按token和按userId查找
        redisUtil.set(tokenKey, config);
        redisUtil.set(userTokenKey, config);
    }

    public void delete(String configKey) {
        String tokenKey = RedisKeys.getTokenKey(configKey);
        redisUtil.delete(tokenKey);
    }

    public void delete(Long userId, String token) {
        String tokenKey = RedisKeys.getTokenKey(token);
        String userTokenKey = RedisKeys.getUserTokenKey(userId.toString());
        //同步删除两个token
        redisUtil.delete(tokenKey);
        redisUtil.delete(userTokenKey);
    }

    public DsfUserTokenEntity getByUserId(Long configKey){
        String key = RedisKeys.getUserTokenKey(configKey.toString());
        return redisUtil.get(key, DsfUserTokenEntity.class);
    }

    public DsfUserTokenEntity get(String configKey){
        String key = RedisKeys.getTokenKey(configKey);
        return redisUtil.get(key, DsfUserTokenEntity.class);
    }

    public void saveOrUpdate(DsfConfigEntity config) {
        if(config == null){
            return ;
        }
        String key = RedisKeys.getConfigKey(config.getConfigkey());
        redisUtil.set(key, config);
    }

    public DsfConfigEntity getDsfconfig(String configKey){
        String key = RedisKeys.getConfigKey(configKey);
        return redisUtil.get(key, DsfConfigEntity.class);
    }

}










 

接口Token设计实现 主管考虑到接口传用户名密码不安全,所以让接口验证统一换成Token,设计开发过程整理如下: 1、设计思路:  考虑到后期权限验证在token实体类增加了用户名;  通过调用接口获取token对象,对象放到缓存或Map中;  验证token前清理过期的token对象; 2Token类 public class TokenEntity { private String token; 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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