41、JSON Web Token与单页应用架构解析

JSON Web Token与单页应用架构解析

1. JSON Web Token(JWT)概述

JWT声明集是一个经过Base64URL编码的JSON对象,携带断言信息。以下是Base64URL解码后的声明集示例:

{
  "sub": "peter",
  "aud": "*.ecomm.com",
  "nbf": 1533270794,
  "iss": "sts.ecomm.com",
  "exp": 1533271394,
  "iat": 1533270794,
  "jti": "5c4d1fa1-7412-4fb1-b888-9bc77e67ff2a"
}

JWT规范(RFC 7519)定义了七个属性: sub aud nbf iss exp iat jti ,这些属性并非强制要求,具体哪些属性为必填或选填由依赖JWT的其他规范来定义。例如,OpenID Connect规范要求 iss 属性为必填项。这七个属性已在互联网号码分配机构(IANA)的Web令牌声明注册表中注册,同时,你也可以向JWT声明集中添加自定义属性。

2. JWT属性详细解析
  • iss(发行者) :JWT声明集中的 iss 属性对应JW
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和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,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[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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