Yale cas安装

看了网上很多CAS安装的步骤,结合自己的经验总结如下:

一、配置Tomcat,启用SSL协议。


1.在CAS要安装的机器上(也就是服务端)为Tomcat生成用于SSL通讯的密钥:keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA,输入密钥密码和相应参数,(注意:第一个参数CN一定要输入CAS安装机器名,其他参数就随便了),结果是在用户目录中创建了名为.keystore的密钥文件。


2.从服务端导出密钥文件:keytool -export -file server.crt -alias tomcat,输入上一步中的密码,结果在当前目录生成server.crt密钥文件。(注意:这个文件是要导入客户端的JVM上的)


3.为客户端的JVM导入密钥:keytool -import -keystore $JAVA_HOME/jre/lib/security/cacerts -file server.crt -alias tomcat,输入密码(注意:这里的密码不是上面设定的密码,而是changeit),将创建cacerts文件。


4.修改服务端的Tomcat配置文件server.xml,去掉对于SSL的注释,即开放8443端口,注意这里需要在connector字段中加入keystorePass="password"参数,password即为上面几步中涉及到的密码,keystoreFile=".keystorePath",.keystorePath即为在第一步中生成的文件.keystore的全路径,如/usr/java/bin/.keystore。


5.启动Tomcat,测试https://server:8443/是否是需经过验证方可访问(注意:server为服务端的IP地址或机器名)。

二、部署CAS Server 2.0.12到Tomcat


1.一种简单的方法是将下载包中的cas.war文件直接复制到Tomcat的webapps目录下。


2.另外一种方法,从sourceforge上找到ESUP-Portail CAS Generic Handler项目,利用esup-cas-quick-start生成一个最简的TOMCAT,详见我的下一篇文章。


3.启动Tomcat,测试https://server:8443/cas,是否可访问CAS主页面(注意:server为服务端的IP地址或机器名)。

三、部署CAS Client 2.0.11到Servlet-Examples


1.利用Servlet-Examples实例进行测试,将下载包中的casclient.jar文件复制到Servlet-Examples中WEB-INF目录的lib下,这里需要手工建立lib目录。


2.修改Servlet-Examples的配置文件web.xml,加入以下的过滤器:

<!-- CAS Filters -->
    <filter>
        <filter-name>CASFilter</filter-name>
        <filter-class>edu.yale.its.tp.cas.client.filter.CASFilter</filter-class>
        <init-param>
            <param-name>edu.yale.its.tp.cas.client.filter.loginUrl</param-name>
            <param-value>https://server:8443/cas/login</param-value>
        </init-param><!--这里的server是服务端的IP-->
        <init-param>
            <param-name>edu.yale.its.tp.cas.client.filter.validateUrl</param-name>
            <param-value>https://serName:8443/cas/proxyValidate</param-value>
        </init-param><!--这里的serName是服务端的主机名,而且必须是-->
        <init-param>
          <param-name>edu.yale.its.tp.cas.client.filter.serverName</param-name>
          <param-value>client:port</param-value><!--client:port就是需要CAS需要拦截的地址和端口,一般就是这个TOMCAT所启动的IP和port-->
        </init-param>
    </filter>
   
    <filter-mapping>
        <filter-name>CASFilter</filter-name>
        <url-pattern>/*</url-pattern>
    </filter-mapping>

四、测试


1.启动Tomcat,定位到Servlet-Examples应用,点击Execute;


2.浏览器跳转至CAS登录首页,注意在URL中已经附上了Servlet-Examples的Service名

3.输入用户名和密码,这里没有对其验证条件做修改,因此只要用户名和密码相同即可通过验证。


4.验证通过后浏览器又重新定位至Servlet-Examples并显示该Servlet的内容。


5.点击Http Header的Servlet应用,可以看到里面对当前用户的用户名信息做了记录。

6.以后访问Servlet-Examples应用都无需再次输入用户名和密码了。

至此,CAS Server和Client已经在Tomcat上成功部署与配置,并达到了预期的SSO效果。


本文来自优快云博客,转载请标明出处:http://blog.youkuaiyun.com/HuDon/archive/2007/02/01/1499851.aspx

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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