wcf ria forms验证的处理方式

本文讨论了在ASP.NET应用中使用自定义验证类时,客户端获取当前用户代码出现的问题及解决方案。通过比较默认验证方式与自定义验证方式的区别,提出了解决兼容性问题的方法,确保了应用的稳定性和用户体验。
1.使用模板

[EnableClientAccess]
public class AuthenticationDomainService : AuthenticationBase<User>
{

在客户端app.cs里加上

public App()
{
this.Startup += this.Application_Startup;
this.Exit += this.Application_Exit;
this.UnhandledException += this.Application_UnhandledException;

InitializeComponent();
var webContext = new WebContext();
var fa = new FormsAuthentication();
webContext.Authentication = fa;
this.ApplicationLifetimeObjects.Add(webContext);
}

2.自定义一个验证类,添加一个CS文件

[EnableClientAccess]
public class AuthenticationDomainService1 : DomainService, IAuthentication<AuthUser>
{

public AuthUser GetUser()
{
throw new NotImplementedException();
}

public AuthUser Login(string userName, string password, bool isPersistent, string customData)
{
throw new NotImplementedException();
}

public AuthUser Logout()
{
throw new NotImplementedException();
}

public void UpdateUser(AuthUser user)
{
throw new NotImplementedException();
}
}

这里有个问题就是 自定义的User类不能在二个domainservice里使用,如上面<authuser>改成user后,在客户端会生成二个相同的属性,就会出错。因此,自己又加了一个继承userbase的类

在app.cs里要指定,用哪个类来处理验证

public App()
{
this.Startup += this.Application_Startup;
this.Exit += this.Application_Exit;
this.UnhandledException += this.Application_UnhandledException;

InitializeComponent();
var webContext = new WebContext();
var fa = new FormsAuthentication();
webContext.Authentication = fa;
fa.DomainContext = new AuthenticationDomainService1();//指定验证类
this.ApplicationLifetimeObjects.Add(webContext);
}

通过以上二种方式来实现验证。但有一个问题,如自定义验证,那客户端获取当前用户的代码在形式上与默认方式上有些不同

WebContext.Current.User;

WebContext.Current.Authentication.User;

代码上有时还有点兼容性问题,不得不去改一下。这一点感觉不是很好。(应该是服务器有二个实现IAuthentication接口的domainservice时引起的。只有一个的时候,可以看到webcontext.current.user,如有二个时,则看不到。

怎么感觉上去,很不稳定似的。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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