从入门到上线:Spring MVC拦截器实现登录认证的8个核心步骤

第一章:Spring MVC拦截器与登录认证概述

在构建现代Web应用时,用户身份的合法性校验是保障系统安全的核心环节。Spring MVC 提供了强大的拦截器机制(HandlerInterceptor),允许开发者在请求处理前后插入自定义逻辑,非常适合用于实现统一的登录认证控制。

拦截器的作用与执行时机

Spring MVC 拦截器通过实现 HandlerInterceptor 接口,提供三个关键方法:
  • preHandle():在控制器方法执行前调用,常用于权限校验
  • postHandle():控制器执行后、视图渲染前调用
  • afterCompletion():整个请求完成后执行,用于资源清理

登录认证的基本流程

典型的基于拦截器的登录认证流程如下:
  1. 用户发起请求,进入拦截器的 preHandle 方法
  2. 检查当前会话是否包含登录用户信息(如 Session 中的 user 属性)
  3. 若未登录,则重定向到登录页面;已登录则放行请求
// 示例:登录拦截器实现
public class LoginInterceptor implements HandlerInterceptor {
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, 
                             HttpServletResponse response, 
                             Object handler) throws Exception {
        // 获取当前会话中的用户信息
        Object user = request.getSession().getAttribute("user");
        if (user == null) {
            // 未登录,重定向至登录页
            response.sendRedirect("/login");
            return false; // 中断请求链
        }
        return true; // 放行
    }
}

拦截器注册方式

通过配置类将拦截器注册到 Spring MVC 的拦截器链中:
@Configuration
@EnableWebMvc
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(new LoginInterceptor())
                .addPathPatterns("/admin/**") // 拦截路径
                .excludePathPatterns("/login", "/css/**"); // 排除静态资源和登录页
    }
}
路径模式说明
/admin/**拦截所有以 /admin 开头的请求
/login登录页面不拦截
/css/**静态资源文件排除拦截

第二章:环境搭建与基础配置

2.1 搭建Spring MVC项目结构并集成依赖

在开始开发Web应用前,需构建标准的Spring MVC项目结构。推荐使用Maven或Gradle进行依赖管理,确保模块清晰、易于维护。
项目目录结构
典型的Spring MVC项目应包含以下目录:
  • src/main/java:存放Java源码,如控制器、服务类
  • src/main/resources:配置文件(如spring-mvc.xml)
  • src/main/webapp/WEB-INF:视图文件(JSP)与web.xml
核心依赖配置
使用Maven时,在pom.xml中引入关键依赖:
<dependencies>
  <!-- Spring Web MVC -->
  <dependency>
    <groupId>org.springframework</groupId>
    <artifactId>spring-webmvc</artifactId>
    <version>5.3.21</version>
  </dependency>
  <!-- Servlet API -->
  <dependency>
    <groupId>javax.servlet</groupId>
    <artifactId>javax.servlet-api</artifactId>
    <version>4.0.1</version>
    <scope>provided</scope>
  </dependency>
</dependencies>
上述配置引入了Spring MVC核心模块和Servlet规范支持,为后续控制器开发与请求调度奠定基础。版本号建议与目标运行环境保持兼容。

2.2 配置DispatcherServlet与组件扫描路径

在Spring MVC中,DispatcherServlet是前端控制器,负责接收所有HTTP请求并分发至相应的处理器。通过web.xml或Java配置类可注册该Servlet。
基于Java的配置示例
@Configuration
@EnableWebMvc
@ComponentScan(basePackages = "com.example.controller")
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
    // 配置视图解析器、静态资源处理等
}
上述代码启用Spring MVC默认配置,@ComponentScan指定组件扫描路径为controller包,确保@Controller注解的类被自动发现并注册为Bean。
DispatcherServlet注册方式对比
方式配置文件特点
XMLweb.xml + servlet-context.xml传统方式,适合老项目维护
Java ConfigWebConfig类类型安全,易于调试和重构

2.3 实现用户实体类与模拟数据访问层

在构建系统核心模型时,首先需定义用户实体类以封装业务属性。该类包含用户唯一标识、用户名、邮箱等基础字段,并通过构造函数确保必填项初始化。
用户实体设计
public class User {
    private Long id;
    private String username;
    private String email;

    public User(Long id, String username, String email) {
        this.id = id;
        this.username = username;
        this.email = email;
    }

    // Getter 和 Setter 省略
}
上述代码定义了不可变的用户对象结构,id 作为主键用于后续数据检索。
模拟数据访问层
采用内存集合模拟持久化存储,便于快速验证逻辑。
  • 使用 ConcurrentHashMap 存储用户数据,保证线程安全
  • 提供增删查方法,模拟真实DAO操作
private Map<Long, User> users = new ConcurrentHashMap<>();

public User findById(Long id) {
    return users.get(id);
}
该实现为上层服务提供一致接口,未来可无缝替换为数据库访问实现。

2.4 编写登录页面与控制器基础逻辑

登录页面结构设计
登录页面采用简洁的表单布局,包含用户名和密码输入框及提交按钮。前端使用HTML5原生验证确保基础输入规范。
<form action="/login" method="POST">
  <input type="text" name="username" required placeholder="请输入用户名">
  <input type="password" name="password" required placeholder="请输入密码">
  <button type="submit">登录</button>
</form>
该表单通过POST方式提交至/login路由,后端控制器将接收并处理认证请求。
控制器基础逻辑实现
使用Gin框架编写登录处理函数,校验用户凭证并返回响应。
func LoginHandler(c *gin.Context) {
    var form struct {
        Username string `form:"username"`
        Password string `form:"password"`
    }
    if err := c.ShouldBind(&form); err != nil {
        c.JSON(400, gin.H{"error": "参数绑定失败"})
        return
    }
    // 模拟验证(实际应查询数据库)
    if form.Username == "admin" && form.Password == "123456" {
        c.JSON(200, gin.H{"message": "登录成功"})
    } else {
        c.JSON(401, gin.H{"error": "用户名或密码错误"})
    }
}
ShouldBind方法自动解析表单数据,后续进行简单比对模拟认证流程。

2.5 测试请求流程确保MVC运行正常

在完成MVC架构的基本配置后,需通过实际HTTP请求验证各组件协同工作是否正常。首先构建一个简单的路由映射,指向指定的控制器方法。

func main() {
    router := gin.Default()
    router.GET("/ping", func(c *gin.Context) {
        c.JSON(200, gin.H{
            "message": "pong",
        })
    })
    router.Run(":8080")
}
上述代码注册了/ping路径的GET请求处理函数,返回JSON格式响应。启动服务后,可通过curl或浏览器访问该端点进行测试。
预期响应结果
发送请求:GET http://localhost:8080/ping 应返回:
{
  "message": "pong"
}
该响应表明请求已成功经由路由分发至控制器,并生成视图(JSON视图),证明MVC流程畅通。

第三章:拦截器的原理与注册机制

3.1 理解HandlerInterceptor接口核心方法

Spring MVC 中的 `HandlerInterceptor` 接口用于在请求处理的不同阶段插入自定义逻辑。该接口定义了三个核心方法,分别对应请求生命周期的关键节点。
preHandle 方法:前置处理
该方法在控制器方法执行前调用,返回值决定是否继续执行后续流程。
boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler)
若返回 false,请求将被中断,常用于权限校验或日志记录。
postHandle 方法:后置处理
在控制器方法执行后、视图渲染前执行,可用于修改模型数据或调整视图。
void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView)
afterCompletion 方法:最终清理
无论是否发生异常,都会在请求完成时执行,适合资源释放等收尾操作。
方法名执行时机典型用途
preHandle处理前鉴权、日志
postHandle处理后、渲染前数据增强
afterCompletion请求完成资源释放

3.2 自定义拦截器类实现请求预处理逻辑

在Spring MVC中,自定义拦截器可用于在控制器方法执行前后插入预处理逻辑。通过实现`HandlerInterceptor`接口,可灵活控制请求流程。
核心方法实现
拦截器主要重写三个方法:
  • preHandle:请求前执行,返回false则中断流程
  • postHandle:控制器执行后,视图渲染前回调
  • afterCompletion:请求完成后执行,用于资源清理
代码示例
public class AuthInterceptor implements HandlerInterceptor {
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, 
                             HttpServletResponse response, 
                             Object handler) throws Exception {
        String token = request.getHeader("Authorization");
        if (token == null || !token.startsWith("Bearer ")) {
            response.setStatus(401);
            return false;
        }
        return true;
    }
}
上述代码在preHandle中校验请求头中的JWT令牌,若未提供或格式错误,则返回401状态码并终止请求链。该机制适用于权限认证、日志记录等场景。

3.3 在Spring MVC中注册拦截器并设置拦截路径

在Spring MVC中,拦截器(Interceptor)可用于预处理请求、后处理响应或完成时执行清理操作。要使用拦截器,首先需实现`HandlerInterceptor`接口,并重写其方法。
定义自定义拦截器
public class LoggingInterceptor implements HandlerInterceptor {
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        System.out.println("请求前执行:URL = " + request.getRequestURL());
        return true; // 继续执行后续操作
    }
}
该代码定义了一个简单的日志拦截器,在请求处理前输出访问的URL。`preHandle`返回`true`表示放行请求。
通过配置类注册拦截器
使用`WebMvcConfigurer`的`addInterceptors`方法注册拦截器并指定拦截路径:
@Configuration
@EnableWebMvc
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(new LoggingInterceptor())
                .addPathPatterns("/api/**")
                .excludePathPatterns("/api/public");
    }
}
`addPathPatterns("/api/**")`表示拦截所有以`/api/`开头的请求,`excludePathPatterns`用于排除特定路径。拦截器将按注册顺序执行,适用于权限校验、日志记录等场景。

第四章:基于Session的登录状态验证实现

4.1 登录控制器中建立Session会话标识

在用户认证流程中,登录控制器承担着验证凭证并初始化会话的核心职责。成功验证用户名与密码后,系统需创建唯一的 Session 标识以维持后续请求的状态一致性。
会话创建流程
登录成功后,服务端生成唯一 Session ID,并将其存储于服务器会话存储(如内存、Redis)中,同时通过 Cookie 将 ID 返回客户端。
  • 验证用户凭据(用户名/密码)
  • 生成唯一 Session ID(如 UUID)
  • 将 Session ID 与用户信息绑定存储
  • 设置响应 Cookie 发送至客户端
sessionID := uuid.New().String()
sessionStore.Set(sessionID, userInfo)
http.SetCookie(w, &http.Cookie{
    Name:  "session_id",
    Value: sessionID,
    Path:  "/",
})
上述代码生成 UUID 作为 Session ID,存入会话存储,并通过 Set-Cookie 响应头下发至浏览器,实现用户状态的持续跟踪。

4.2 在拦截器中校验Session是否存在有效用户

在Web应用中,保障接口安全的关键步骤之一是在请求进入业务逻辑前校验用户的登录状态。通过拦截器(Interceptor)机制,可以在请求处理之前统一验证Session中是否存在有效用户信息。
拦截器核心逻辑实现

public class AuthInterceptor implements HandlerInterceptor {
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, 
                             HttpServletResponse response, 
                             Object handler) throws Exception {
        HttpSession session = request.getSession(false);
        if (session != null && session.getAttribute("user") != null) {
            return true; // 放行请求
        }
        response.setStatus(401);
        response.getWriter().write("{\"error\": \"Unauthorized\"}");
        return false; // 拦截请求
    }
}
上述代码定义了一个Java Spring环境下的拦截器,preHandle 方法用于在控制器方法执行前进行权限校验。若Session为空或未包含"user"属性,则返回401状态码并终止请求流程。
注册拦截器路径匹配规则
使用配置类将拦截器注册到指定路径:
  • /api/user/**:需登录访问的用户接口
  • /api/admin/**:管理员专属接口
  • 排除 /login 和 /register 等公开接口

4.3 对未认证请求进行重定向至登录页

在Web应用中,保障资源访问安全的首要步骤是识别用户身份。当用户尝试访问受保护资源但尚未登录时,系统应主动拦截该请求并重定向至登录页面。
中间件拦截机制
通过注册认证中间件,可统一检查每个请求的会话状态。若检测到未认证请求,则立即终止后续流程并返回302重定向响应。
// 示例:Gin框架中的认证中间件
func AuthMiddleware() gin.HandlerFunc {
    return func(c *gin.Context) {
        session := sessions.Default(c)
        if user := session.Get("user"); user == nil {
            c.Redirect(http.StatusFound, "/login")
            c.Abort()
            return
        }
        c.Next()
    }
}
上述代码中,sessions.Default(c) 获取当前会话,session.Get("user") 判断用户是否已登录。若未登录,则调用 c.Redirect 跳转至登录页,并通过 c.Abort() 阻止后续处理器执行。
重定向策略配置
  • 静态资源与API路径可区分处理,避免误重定向
  • 保留原始目标URL,登录后自动跳转回原地址
  • 配合HTTPS确保传输过程安全

4.4 排除静态资源与登录相关接口的拦截规则

在安全拦截配置中,需避免对静态资源和认证接口进行不必要的拦截。通常通过配置忽略路径实现。
忽略路径配置示例
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig {
    @Bean
    public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
        http.authorizeHttpRequests(auth -> auth
            .requestMatchers("/static/**", "/login", "/auth/login").permitAll() // 允许匿名访问
            .anyRequest().authenticated()
        );
        return auth.build();
    }
}
上述代码通过 permitAll() 方法放行静态资源目录(如CSS、JS)及登录接口,防止资源加载失败或认证循环。
常见需排除的路径类型
  • /static/**:前端静态资源
  • /assets/**:构建产物资源
  • /login:登录页面或接口
  • /auth/**:认证相关API

第五章:生产环境下的优化与安全建议

性能调优策略
在高并发场景下,合理配置连接池和缓存机制至关重要。例如,在 Go 服务中使用数据库连接池时,应根据负载调整最大空闲连接数:
// 设置 PostgreSQL 连接池参数
db.SetMaxOpenConns(50)
db.SetMaxIdleConns(10)
db.SetConnMaxLifetime(time.Hour)
同时启用 Redis 缓存热点数据,可显著降低数据库压力。
安全加固措施
生产系统必须启用 HTTPS 并配置安全头。Nginx 配置示例如下:
  • 启用 TLS 1.3 以提升加密强度
  • 配置 HSTS 强制浏览器使用 HTTPS
  • 设置 CSP 头防止 XSS 攻击
add_header Strict-Transport-Security "max-age=31536000" always;
add_header Content-Security-Policy "default-src 'self'";
add_header X-Content-Type-Options nosniff;
监控与日志管理
集中式日志能快速定位问题。建议使用 ELK 栈收集日志,并通过结构化输出增强可读性:
字段说明
level日志级别(error、info 等)
trace_id分布式追踪标识
timestampISO8601 时间格式

客户端 → API Gateway → Service → Cache/DB + Logging Agent → Kafka → Elasticsearch

基于ASP身份认证网关实现Web系统免代码改造的单点登录方案 单点登录(SSO)是现代企业身份与访问管理的核心组件,旨在解决用户在多系统间重复登录的痛点。其基本原理是通过一个集中的认证中心,在用户首次登录后颁发可信凭证,其他应用系统通过验证该凭证即可识别用户身份,从而实现一次登录、全网通行。这项技术的核心价值在于提升用户体验、统一安全策略并降低运维成本。在工程实践中,面对技术栈混杂、遗留系统众多的复杂环境,直接改造后端应用往往成本高昂、风险巨大。此时,采用网关前置模式成为一种务实高效的解决方案。该模式通过在应用前端部署一个统一的反向代理与身份认证网关,将所有认证逻辑收 阅读详情

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本文详细介绍了如何使用PySide6创建一个带UI界面的Python程序,并将其打包成exe可执行文件。首先,通过Pycharm创建项目,并使用PySide6-Designer工具设计UI界面,将生成的ui文件转换为Python代码。接着,编写主程序,加载UI界面并实现功能,如加载图片、设置图标等。最后,通过资源文件管理图片资源,并确保UI界面的更新能同步到主程序中。整个过程涵盖了项目创建、UI设计、代码编写及资源管理,适合初学者学习如何将Python程序打包为可执行文件。

su桥木的博客 2557

苍穹外卖项目实战(Day6:微信登录与C端接口联调)- 从配置到测试的完整实现

本文详细解析了苍穹外卖项目实战中微信登录与C端接口联调的完整实现过程,包括微信登录配置、JWT令牌生成与校验、接口联调关键步骤及性能优化实践。通过实战教程,帮助开发者掌握从配置到测试的全流程,提升项目开发效率。

weixin_29219539的博客 462

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

Spring Boot电商平台毕业设计:从架构到部署的完整实现指南

Web应用开发的核心在于构建稳定、可扩展的业务系统,其原理通常围绕MVC架构、RESTful API设计和数据库交互展开。这类技术能高效处理复杂业务逻辑,其价值在于提升开发效率、保障系统安全并优化性能,广泛应用于电商、社交、管理等各类互联网平台。在毕业设计场景中,一个典型的应用是开发一个功能完备的电商购物平台,这要求开发者综合运用后端框架、数据库设计和前端技术。本文以Spring Boot为例,详细解析了如何实现用户认证、商品管理、订单处理等核心模块,并提供了数据库设计、API开发及安全防护的工程实践。同时

weixin_30784501的博客 458

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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")

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

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Spring Boot API安全实战:基于RSA签名验签防篡改与防重放攻击

在API接口安全领域,HTTPS确保了传输层的加密,但无法防止请求数据在客户端或服务器端被篡改,以及请求被恶意重放。数字签名技术通过非对称加密算法(如RSA)为数据完整性和身份认证提供了解决方案。其核心原理是发送方使用私钥对请求数据的摘要进行加密生成签名,接收方使用公钥解密并比对摘要,以此验证请求的合法性与完整性。这项技术的工程价值在于,它能有效防御中间人篡改参数(如订单金额)和重放攻击,是构建高安全等级开放平台、支付系统、电商交易等场景的基石。本文以Spring Boot为技术栈,深入剖析RSA签名验签的

cneo2012的博客 413

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

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