27、利用LDAP进行身份验证的全面指南

利用LDAP进行身份验证的全面指南

1. LDAP数据库结构优化

对于拥有大量用户的情况,将“people”组织单元(OU)拆分为“子OU”能显著提升LDAP服务器性能,可参考图7 - 4的结构,将图7 - 2和图7 - 3的结构进行组合。LDAP数据库结构的设计仅受想象力和对LDAP模式修改能力的限制。

2. 服务器设置

很多人更关注LDAP的实践而非理论,接下来将介绍OpenLDAP的安装。

2.1 获取和安装OpenLDAP

OpenLDAP在大多数主流Linux发行版中都有包含,它通常被拆分为多个软件包,如服务器守护进程包、客户端命令/程序包、开发库包等。由于要搭建LDAP服务器,所以需安装发行版的OpenLDAP服务器包,若服务器包中未包含运行时库,还需额外安装。
即便服务器上没有本地用户账户,也建议安装OpenLDAP客户端命令,因为它们对测试和故障排除很有用。不同Linux发行版中OpenLDAP的具体软件包如下:
| 发行版 | 软件包详情 |
| ---- | ---- |
| Fedora和Red Hat | openldap(库、配置文件和文档)、openldap - clients(客户端软件/命令)、openldap - servers(服务器程序)、openldap - devel(开发者头文件和库),还需安装cyrus - sasl和cyrus - sasl - md5 |
| SUSE | openldap2 - client、openldap2(包含库和服务器守护进程)、openldap2 - devel,需安装cyrus - sasl,较旧版本有1

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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