fitnesse用户授权

http://www.51testing.com/?uid-1175-action-spacelist-type-blog-itemtypeid-24680


第一步:通过命令加用户名和密码到指定的文件中

命令 java -cp fitnesse-standalone.jar fitnesse.authentication.Password -f password.txt -c fitnesse.authentication.HashingCipher 用户名
执行后会提示你对此用户名增加对应的密码。在执行目录下就会有对应的文件password.txt
第二步:正常启动fitnesse(java -jar fitnesse.jar -p 8888),进入需要设置权限的用例页面的【properties】,对Security进行设置:
  • secure-read 读的时候需要认证进入
  • secure-write 写的时候需要认证进入
  • secure-test 测试执行的时候需要认证进入

第三步:使用如下java -jar fitnesse.jar -a password.txt 启动命令,大功告成。


http://blog.youkuaiyun.com/fox1986/article/details/1522133

1、在fitnesse安装包所在的文件夹内,新建一个名为user.bat的批处理文件,输入以下代码:

java -cp fitnesse.jar fitnesse.authentication.Password -f passwords.txt -c fitnesse.authentication.HashingCipher %1

其中’-f passwords.txt’代表创建的用户名与密码存放在passwords.txt文件就夹内(如果不设-f,默认的文件为passwords.txt);其后的’ -c fitnesse.authentication.HashingCipher’代表使用HashingCipher文件把密码加密,使即使得到password文件的人也无法轻易破解密码,当然用户如果忘记密码,恐怕也难以破解找回了吧;’%1’代表需要输入一个参数,这里需要输入的参数是设置的用户名

2、调用第二步创建的user.bat文件以便我们创建新用户,有两种方式创建用户:


第一种:开始->运行->输入cmd->弹出DOS界面->输入cd %(user.bat文件所在的路径)%(eg:user.bat在c:/fitnesse下,应输入cd c:/fitnesse)->回车(出现cd c:/fitnesse>)->输入user.bat %用户名% (eg:我们想创建一个名为fox的用户,应输入user.bat fox)->回车,将显示Be adviserd,the password will be visible as it is typed. enter password for %fox%: %输入你想设置的密码%->回车,confirm password: %重新输入刚才的密码,以便确认用户是否设置了所需的密码%->回车,if 两次输入不相同 then,提示passwords did not match 重新回到Be adviserd,the password will be visible as it is typed. enter password for %fox%: %输入你想设置的密码%的步骤;else 相同 then,提示password saved in %password.txt%(这是在fitnesse文件下,将产生一个password.txt文件,里面就保存了我们刚刚设置的用户名与密码,不妨打开一探究竟,fox:ESiBaRoxNiCyNEzxgr65,看fox是我们设定的用户名,而ESiBaRoxNiCyNEzxgr65是什么呢?当然是密码咯,只是被加上了密的。)


第二种:再次编辑user.bat文件,把其中的%1替换成我们想设定的用户名(eg:Judy)->直接双击运行user.bat文件->弹出DOS界面,显示Be adviserd,the password will be visible as it is typed. enter password for %Judy%: %输入你想设置的密码%->回车,confirm password: %重新输入刚才的密码,以便确认用户是否设置了所需的密码%->回车,if 两次输入不相同 then,提示passwords did not match 重新回到Be adviserd,the password will be visible as it is typed. enter password for %Judy%: %输入你想设置的密码%的步骤;else 相同 then,提示password saved in %password.txt%->DOS界面自动销毁。

(看完了第一种与第二种,似乎是第二种更便捷,如果一次只是创建一个用户,我想我会选择它,但同时创建多个用户,难道你愿意不断地打开user.bat文件,不断地改变用户名,不断地保存,不断地运行,显然第一种方式比较便捷)


【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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