23、实现 AWS 应用的 Google 身份联合认证

AWS应用集成Google登录

实现 AWS 应用的 Google 身份联合认证

在开发 AWS 应用时,实现 Google 身份联合认证可以为用户提供便捷的登录方式,同时也能增强应用的安全性。本文将详细介绍如何更新身份池、身份池控制器类以及应用用户界面,以实现 Google 身份联合认证。

1. 更新身份池

要更新身份池以处理 Google 提供的认证令牌,需要完成以下步骤:
1. 使用专用的 IAM 用户登录链接登录 IAM 控制台,导航到 Amazon Cognito 服务主页。
2. 点击 Amazon Cognito 启动屏幕上的“Manage Federated Identities”按钮,访问现有身份池列表。
3. 在身份池列表中找到 AWSChatIdentityPool 对象并点击,进入身份池的仪表盘。
4. 点击仪表盘页面右上角的“Edit identity pool”按钮。

根据不同情况,有两种配置方式:
- 使用 Google+ 认证提供程序
1. 在“Edit Identity Pool”页面中找到“Authentication Providers”部分并展开,切换到“Google+”选项卡,点击“Google Client ID”字段旁边的“Unlock”按钮。
2. 打开之前下载的 google-services.json 文件,在 oauth_client 数组中找到类似以下的字典:

{
    "clien
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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