webapi 基于bitmask的

磁感应强度B、磁场强度H、矢量磁位A的study 学完电磁场很久了但是对电磁场中磁感应强度B⃗\vec{B}B、磁场强度HHH、矢量磁位A⃗\vec{A}A,这几个变量所表征的含义一直很模糊,所以就总结了一下 阅读详情

主要讨论web api实现基于bitmask的认证; 这里说的是有没有权利访问一个web method

这个应该可以实现,代码片段来自网络


这个方法适用于权限不多的情况,如果太多了需要改良


1. DB: id 是按照bit来设置的而不是连续数字序列。 1,2,4,8, 16,32.....

RolePermissionIdName
11ViewDocument
12ViewSearch
14ViewDetail

存储过程: 对于特定的role=1, 返回id的总数sum; 也就是说返回值=7



2. Application

设置一个enum对应数据库中的表

[Flags]
public enum Permissions
{
    ViewDocument= 1,
    ViewSearch= 2,
    ViewDetail= 4
}

当存储过程获得数值后存储在memory 或者cache中, 自己写一个AuthorizeAttribute的拓展

public class CustomAuthorizeAttribute : AuthorizeAttribute
{
    public PermissionsPermission{ get; set; }

    protected override bool AuthorizeCore(HttpContextBase httpContext)
    {
        var isAuthorized = base.AuthorizeCore(httpContext);            
        if (!isAuthorized)
            return false;

        string username = httpContext.User.Identity.Name;

        UserRepository repo = new UserRepository();

        return repo.IsUserInR(username, this.Permission);
    }
}
在api中写

[CustomAuthorize(Permission = Permission.ViewSearch)]
        public HttpResponseMessage LoadSearch(){};


在IsUserInR是真正检查的地方

小窍门,如下代码可以根据总数返回符合要求的bitmask列表


var mask = (Permissions)7;

var result =
    Enum.GetValues(typeof(Permissions))
        .Cast<Permissions>()
        .Where(value => mask.HasFlag(value))
        .ToList();
或者直接用位运算的 或 来判断是不是可以





[Flags]
public enum Permissions
{
    ViewDocument= 1,
    ViewSearch= 2,
    ViewDetail= 4
}

RADIOML 2018.01A数据集在自动调制识别中的实战应用指南 本文提供了RADIOML 2018.01A数据集在自动调制识别(AMR)任务中的完整实战指南。内容涵盖从数据集介绍、数据获取与解包、高效预处理流程,到构建PyTorch数据管道、模型设计(如1D CNN、ResNet)以及训练调参策略。重点阐述了如何利用该数据集训练鲁棒的AI模型,以应对复杂信道环境和低信噪比挑战,并给出了详细的性能评估方法。 阅读详情

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