授权码模式核心机制全解析,彻底搞懂Spring Security OAuth2身份验证链

鉴权 OAuth 2.0的实现(Spring_Security_Oauth2) 可以理解为客户端和服务器之间的一次私密谈话,在一次对话中可能会有多个请求和响应;同时要具有鉴别多个请求是来自同一个客户端的一次对话的功能;用户认证通过后,为了避免用户的每次操作都进行认证,可将用户的信息保证在会话中。会话就是系统为了保持当前用户的登录状态所提供的机制,常见的有基于session方式、基于token方式等。 阅读详情

第一章:授权码模式核心机制全解析,彻底搞懂Spring Security OAuth2身份验证链

在OAuth2协议中,授权码模式(Authorization Code Flow)是最安全且最广泛使用的授权方式,特别适用于拥有后端服务的Web应用。该模式通过引入临时授权码(code),避免了敏感凭证直接暴露于客户端,从而保障了访问令牌(access token)的安全获取。

授权流程关键步骤

  • 用户访问客户端应用,触发认证请求
  • 重定向至授权服务器的登录页面
  • 用户完成身份认证后,授权服务器返回一次性授权码
  • 客户端使用授权码向令牌端点请求访问令牌
  • 服务器验证授权码并颁发access token和refresh token

Spring Security中的实现配置

在Spring Boot项目中启用授权码模式需配置`SecurityFilterChain`,明确授权端点与令牌端点的安全规则:
// 配置OAuth2客户端支持
@Bean
public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
    http
        .authorizeHttpRequests(authz -> authz
            .requestMatchers("/login**", "/error**").permitAll()
            .anyRequest().authenticated()
        )
        .oauth2Login(oauth2 -> oauth2
            .authorizationEndpoint(endpoint -> endpoint
                .baseUri("/oauth2/authorize")) // 授权请求入口
            .redirectionEndpoint(endpoint -> endpoint
                .baseUri("/login/oauth2/code/*")) // 回调接收地址
        );
    return http.build();
}

授权交互数据结构示例

参数名说明是否必填
client_id客户端唯一标识是
redirect_uri回调地址,必须预注册是
response_type固定为"code"是
scope请求的权限范围否
graph LR A[Client Application] -- /oauth2/authorize --> B(Auth Server Login) B -- Redirect with code --> A A -- POST /token + code --> C[Auth Server Token Endpoint] C -- access_token --> A

第二章:授权码模式的理论基础与流程剖析

2.1 授权码模式的核心角色与交互流程

在OAuth 2.0的授权码模式中,涉及四个核心角色:资源所有者、客户端、授权服务器和资源服务器。用户(资源所有者)通过客户端请求访问受保护资源,客户端将用户重定向至授权服务器进行身份认证。
典型交互流程
  1. 客户端引导用户代理跳转至授权服务器的授权端点
  2. 用户登录并同意授权后,授权服务器返回授权码
  3. 客户端使用授权码向授权服务器请求访问令牌
  4. 授权服务器验证授权码后发放访问令牌
GET /authorize?response_type=code&client_id=abc123&redirect_uri=https%3A%2F%2Fclient.com%2Fcb&scope=read HTTP/1.1
Host: auth.example.com
上述请求中,response_type=code 表明采用授权码模式,client_id 标识客户端身份,redirect_uri 指定回调地址,确保安全性。授权码作为临时凭证,有效降低令牌泄露风险。

2.2 OAuth2 协议中授权码的生成与交换机制

在OAuth2授权流程中,授权码模式(Authorization Code Flow)是最常用且最安全的机制之一。用户代理被重定向至授权服务器,客户端通过以下请求发起授权:

GET /authorize?
  response_type=code&
  client_id=abc123&
  redirect_uri=https%3A%2F%2Fclient.com%2Fcb&
  scope=read&
  state=xyz HTTP/1.1
Host: auth.example.com
参数说明:`response_type=code` 表示期望获取授权码;`client_id` 标识客户端身份;`redirect_uri` 必须预先注册;`state` 用于防止CSRF攻击。 用户授权后,授权服务器将授权码通过重定向返回客户端。随后,客户端使用该码向令牌端点发起HTTPS POST请求以交换访问令牌:

POST /token HTTP/1.1
Host: auth.example.com
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

grant_type=authorization_code&
code=auth_code_received&
redirect_uri=https%3A%2F%2Fclient.com%2Fcb&
client_id=abc123&
client_secret=secret987
此步骤中,`grant_type` 固定为 `authorization_code`,`client_secret` 用于客户端身份验证,确保授权码只能由合法客户端兑换。授权码单次有效,防止重放攻击,提升整体安全性。

2.3 Spring Security OAuth2 中的身份验证链路解析

在 Spring Security 集成 OAuth2 的架构中,身份验证链路由多个过滤器协同完成。核心流程始于 OAuth2LoginAuthenticationFilter 拦截来自认证服务器的授权响应。
关键过滤器职责划分
  • OAuth2AuthorizationRequestRedirectFilter:重定向至授权服务器
  • OAuth2LoginAuthenticationFilter:处理授权码回调并发起令牌请求
  • OAuth2AuthenticationManager:校验 ID Token 并构建 Authentication 对象
令牌交换代码示例
@Bean
public OAuth2AuthorizedClientService authorizedClientService() {
    return new InMemoryOAuth2AuthorizedClientService(clientRegistrationRepository());
}
上述代码配置客户端服务以存储授权后的令牌信息。InMemoryOAuth2AuthorizedClientService 用于临时保存用户与客户端注册之间的授权上下文,便于后续资源访问时复用令牌。

2.4 授权服务器与资源服务器的职责划分

在OAuth 2.0架构中,授权服务器与资源服务器承担不同的安全职责。授权服务器负责用户身份认证和令牌发放,而资源服务器则专注于保护受控资源并验证访问令牌的有效性。
核心职责对比
  • 授权服务器:处理登录、授权请求,签发访问令牌(Access Token)
  • 资源服务器:接收携带令牌的请求,校验令牌权限,返回受保护资源
典型交互流程
GET /api/user HTTP/1.1
Host: resource-server.com
Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...
该请求中,资源服务器需解析JWT令牌,验证签名(如使用HS256算法),确认其未过期且具备访问/api/user的scope权限。
职责分离优势
通过解耦认证与资源访问,系统可实现集中式权限管理,提升安全性与可扩展性。

2.5 安全性分析:CSRF、重定向漏洞与防范策略

CSRF攻击原理与示例
跨站请求伪造(CSRF)利用用户已认证状态,诱导其浏览器发送非预期请求。例如,攻击者构造恶意页面自动提交表单:
<form action="https://bank.com/transfer" method="POST">
  <input type="hidden" name="amount" value="1000" />
  <input type="hidden" name="to" value="attacker" />
</form>
<script>document.forms[0].submit();</script>
该代码在用户登录银行系统后自动执行转账,服务器无法区分请求是否来自用户主动操作。
常见防御机制
  • 同步器令牌模式:服务端生成随机CSRF Token并嵌入表单,每次请求需验证
  • SameSite Cookie属性:设置Set-Cookie: csrf_token=abc; SameSite=Lax限制跨域发送
  • 双重提交Cookie:前端在请求头中携带与Cookie同名Token进行校验
开放重定向漏洞防范
避免将用户输入直接用于跳转目标,应使用白名单校验或映射ID代替完整URL。

第三章:Spring Security OAuth2 授权服务器搭建实践

3.1 配置 Authorization Server 与 Token 服务

在构建现代安全架构时,授权服务器(Authorization Server)是身份验证与授权流程的核心组件。它负责颁发访问令牌(Access Token),并管理客户端与资源服务器之间的信任关系。
核心配置步骤
  • 定义OAuth 2.0授权模式(如authorization_code、client_credentials)
  • 注册受信任的客户端应用并分配client_id与client_secret
  • 配置Token签名算法(推荐使用RS256非对称加密)
JWT Token生成示例
func generateToken(claims jwt.MapClaims) (string, error) {
    token := jwt.NewWithClaims(jwt.SigningMethodRS256, claims)
    privateKey, _ := ioutil.ReadFile("private.key")
    key, err := jwt.ParseRSAPrivateKeyFromPEM(privateKey)
    if err != nil {
        return "", err
    }
    return token.SignedString(key)
}
上述代码使用Go语言的jwt库生成基于RSA签名的JWT令牌。参数claims包含用户身份、过期时间等声明信息,确保令牌不可篡改且可被资源服务器验证。
Token服务关键配置表
配置项说明推荐值
token_ttl令牌有效期3600秒
refresh_token_ttl刷新令牌有效期86400秒

3.2 数据库设计与客户端详情管理(JdbcClientDetailsService)

在OAuth2系统中,客户端信息的持久化是安全控制的关键环节。Spring Security OAuth2提供了`JdbcClientDetailsService`,通过数据库实现客户端配置的集中管理。
核心表结构设计
字段名类型说明
client_idVARCHAR客户端唯一标识
client_secretVARCHAR加密存储的密钥
scopeVARCHAR授权范围,逗号分隔
代码配置示例
@Bean
public JdbcClientDetailsService clientDetailsService() {
    return new JdbcClientDetailsService(dataSource);
}
上述代码将数据源注入`JdbcClientDetailsService`,自动映射标准OAuth2客户端表。系统启动时会从数据库加载所有客户端信息,并支持运行时动态更新,避免重启服务。

3.3 自定义授权页面与用户登录认证集成

在现代Web应用中,安全的用户认证机制是系统的核心组成部分。通过自定义授权页面,开发者能够完全掌控登录体验,并与主流认证协议(如OAuth 2.0、OpenID Connect)无缝集成。
授权页面定制流程
自定义授权页通常包含表单输入、身份验证逻辑和重定向处理。以下是一个基于Spring Security的简单实现示例:

@Controller
public class AuthController {
    @GetMapping("/login")
    public String showLogin() {
        return "custom-login"; // 返回自定义登录视图
    }

    @PostMapping("/authenticate")
    public ResponseEntity<String> authenticate(@RequestParam String username, 
                                               @RequestParam String password) {
        // 调用认证服务验证凭据
        if (AuthService.validate(username, password)) {
            return ResponseEntity.ok("登录成功");
        }
        return ResponseEntity.status(401).body("认证失败");
    }
}
上述代码中,/login 接口渲染自定义登录页面,而 /authenticate 处理提交的凭证。参数 username 和 password 经由 @RequestParam 注入,并交由 AuthService 进行校验。
与认证系统的集成方式
  • 支持与LDAP、JWT或第三方身份提供商(如Google、GitHub)对接
  • 可通过拦截器统一处理会话状态与权限校验
  • 结合Thymeleaf或Freemarker模板引擎实现动态UI渲染

第四章:资源服务器集成与权限控制实战

4.1 资源服务器配置与 JWT Token 解析

在构建安全的微服务架构时,资源服务器需正确配置以验证来自授权服务器的 JWT Token。首先,需引入 Spring Security 与 JWT 支持库,并配置 `JwtDecoder` Bean。
依赖与配置示例
@Bean
public JwtDecoder jwtDecoder() {
    return NimbusJwtDecoder.withJwkSetUri("https://auth.example.com/.well-known/jwks.json").build();
}
该代码通过 JWK Set URI 获取公钥,用于验证 JWT 签名。参数 `jwks.json` 提供了授权服务器发布的公钥集合,确保 Token 不被篡改。
Token 解析流程
  • 客户端请求携带 Bearer Token
  • 资源服务器使用公钥验证签名有效性
  • 解析 Claim(如 scope、exp、iss)进行权限控制
此机制实现无状态认证,提升系统可扩展性。

4.2 基于 OAuth2 的方法级权限控制(@PreAuthorize)

在 Spring Security 中,结合 OAuth2 与 `@PreAuthorize` 可实现细粒度的方法级权限控制。通过表达式访问认证信息,可动态判断用户权限。
启用方法安全
首先需启用全局方法安全机制:
@Configuration
@EnableGlobalMethodSecurity(prePostEnabled = true)
public class MethodSecurityConfig {
}
`prePostEnabled = true` 是启用 `@PreAuthorize` 的关键配置,允许在方法调用前进行权限校验。
权限表达式应用
使用 SpEL 表达式定义访问规则:
@RestController
public class UserController {
    
    @PreAuthorize("hasAuthority('SCOPE_profile')")
    @GetMapping("/profile")
    public String getProfile() {
        return "User Profile";
    }
}
该接口仅允许携带 `profile` 权限范围的 OAuth2 访问令牌调用。`hasAuthority()` 检查令牌中 scopes 是否包含指定值,实现基于角色或范围的访问控制。
  • 支持的表达式包括:hasAuthority、hasAnyAuthority、hasRole 等
  • 可结合 #oauth2.hasScope() 实现更复杂的资源校验逻辑

4.3 用户信息提取与上下文传递机制

在微服务架构中,用户信息的准确提取与上下文安全传递是实现权限控制和审计追踪的关键环节。通常通过拦截器或中间件解析认证令牌(如JWT),提取用户身份并注入请求上下文。
上下文数据结构设计
用户上下文常包含唯一标识、角色、权限列表等字段:
字段名类型说明
userIdstring用户全局唯一ID
rolesstring[]所属角色列表
Go语言中的上下文注入示例

ctx := context.WithValue(parentCtx, "user", UserInfo{
    UserID: "u123",
    Roles:  []string{"admin"},
})
该代码将用户信息绑定至Go的context.Context,后续函数可通过键"user"安全获取用户对象,避免跨函数传递参数,提升代码内聚性。

4.4 分布式环境下的 Token 校验与性能优化

在分布式系统中,Token 校验面临跨服务验证、低延迟响应和高并发处理等挑战。为提升性能,常采用集中式鉴权与本地缓存结合的策略。
Redis 缓存 Token 状态
使用 Redis 存储已签发 Token 及其有效期,避免频繁访问数据库。校验时通过 Lua 脚本原子化检查有效性:
-- check_token.lua
local token = KEYS[1]
local valid = redis.call('GET', 'token:' .. token)
if not valid then
    return 0
end
return 1
该脚本在 Redis 中原子执行,防止并发导致的状态不一致,减少网络往返开销。
本地缓存与失效策略
在网关或应用层引入本地缓存(如 Caffeine),缓存常见 Token 解析结果,设置短 TTL 避免脏数据。结合 Redis 发布/订阅机制,在 Token 注销时广播失效通知:
  • 减少 70% 以上远程调用
  • 提升平均响应时间至 5ms 以内

第五章:总结与展望

技术演进的现实挑战
在微服务架构落地过程中,服务间通信的稳定性成为关键瓶颈。某金融企业曾因未合理配置熔断阈值,导致级联故障引发核心交易系统停机。通过引入基于指标动态调整的熔断策略,结合 Prometheus 采集 QPS 与延迟数据,实现了故障隔离响应时间缩短至 200ms 内。
  • 使用 Istio 进行流量镜像,验证新版本在真实流量下的表现
  • 通过 OpenTelemetry 统一接入分布式追踪,定位跨服务调用延迟热点
  • 实施渐进式发布策略,灰度流量控制精度达到 1% 粒度
未来架构趋势的实践方向
Serverless 计算正在重塑后端开发模式。以下代码展示了如何利用 AWS Lambda 处理事件驱动任务,并通过结构化日志提升可观测性:
package main

import (
	"context"
	"github.com/aws/aws-lambda-go/lambda"
	"log"
)

type Event struct {
	Action string `json:"action"`
	Value  int    `json:"value"`
}

func HandleRequest(ctx context.Context, event Event) (string, error) {
	log.Printf("action:%s value:%d", event.Action, event.Value) // 结构化输出便于日志采集
	return "processed", nil
}

func main() {
	lambda.Start(HandleRequest)
}
生态整合的关键路径
工具类型推荐方案集成要点
配置管理Consul + Envoy实现动态配置热更新,避免重启服务
密钥存储Hashicorp Vault结合 Kubernetes Service Account 实现自动注入
[用户请求] → API Gateway → [认证中间件] → Service A → [调用] → Service B :: 缓存层 ↓ 指标上报 → Prometheus
Springboot +spring security,OAuth2 四种授权模式概念 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Spring Security与OAuth2学习心得

Spring Security是Spring生态系统中提供​​身份验证(Authentication)​​、​​授权(Authorization)​​ 和 ​​安全防护​​功能的安全框架。| 校验 CSRF 令牌,防御跨站请求伪造攻击(默认对非安全 HTTP 方法如 POST、PUT 启用)。,我们就用户,而码云提供的前端登录页面就是客户应用了,而下方的第三方登录方式就是授权服务例如github,码云的后端服务器为资源服务。| 缓存用户未登录前的请求,登录成功后自动重定向到原请求路径。

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win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

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千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金 1万+

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