10、提升权限管理与集成第三方服务:Yii 项目的进阶之路

提升权限管理与集成第三方服务:Yii 项目的进阶之路

1. 权限管理的精细化操作

在系统开发中,权限管理是保障数据安全和功能合理使用的重要环节。通过一系列操作,我们可以实现更精细的权限控制。

1.1 批量创建操作

当系统中添加了大量新动作,需要一次性创建相应操作时,可以按照以下步骤进行:
1. 进入 srbac 界面。
2. 点击“Managing auth items”。
3. 点击按钮下方名为“Autocreate Auth Items”的链接。
4. 点击具有新动作的控制器旁边的灯泡图标,例如“UserController”。
5. 会显示没有对应操作的动作列表,点击想要添加的动作。建议取消勾选“Create Tasks”,因为已有任务分组配置。
6. 可通过点击“Managing auth items”按钮或下方的“Manage AuthItem”链接返回主 AuthItem 管理页面,验证新操作。

1.2 权限微调

权限控制可能存在一些细微的遗漏区域,需要进行清理和优化。以漫画书索引页面为例,该页面的请求列表只有管理员应能查看,可按以下步骤实现:
1. 更新视图传递变量 :在 ch4 | Source Files | protected | views | book | index.php 中,向 ListView 小部件传递名为 isAdmin 的新变量。


                
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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