24、Laravel API管理、存储与会话功能详解

Laravel API管理、存储与会话功能详解

1. 使用Passport API和Vue组件管理客户端与令牌

在了解了如何手动创建客户端和令牌以及如何以消费者身份进行授权之后,接下来看看Passport API在构建用户界面元素方面的应用,这些元素能让用户管理自己的客户端和令牌。

1.1 API路由

通过查看示例Vue组件的工作方式以及它们所依赖的路由,可以快速了解API路由,以下是简要概述:
| 路由 | 请求方法 | 说明 |
| — | — | — |
| /oauth/clients | GET, POST | 列出或创建客户端 |
| /oauth/clients/{id} | DELETE, PUT | 删除或更新指定客户端 |
| /oauth/personal-access-tokens | GET, POST | 列出或创建个人访问令牌 |
| /oauth/personal-access-tokens/{id} | DELETE | 删除指定个人访问令牌 |
| /oauth/scopes | GET | 列出所有作用域 |
| /oauth/tokens | GET | 列出所有令牌 |
| /oauth/tokens/{id} | DELETE | 删除指定令牌 |

这里涉及到几个实体(客户端、个人访问令牌、作用域和令牌),可以对它们进行列表展示、部分创建(作用域在代码中定义,令牌在授权流程中创建,不能手动创建)、删除和更新操作。

1.2 Vue组件

Passport自带了一组Vue组件,方便用户管

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值