spring security 和spring mvc学习

本文探讨了SpringMVC的简单使用及过滤器的概念,并深入讨论了Spring Security的权限验证机制,包括如何通过目录和过滤器实现权限拦截,以及在实际应用中遇到的问题。
最近在学习这些...感觉,spring mvc还好,spring security好像完全看不懂的样子,比如配置的权限拦截,是每次都拦截还是怎么个机制,还得深入研究源码啊
以后学习结果待续
4月17日
Spring MVC其实就那么几层,然后再加个过滤器,使用很简单
spring security也还好,下个例子,实现下几种权限的验证方式...这个都还好,然后权限的验证是通过目录+过滤器实现的,这种拦截是有问题的,不能拦截到具体的操作我感觉。主要是实现接口的方法,不过具体的源码,和怎么调用接口的,我都还没看,不知道。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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