14、使用Nx、NgRx和Redux构建企业门户

使用Nx、NgRx和Redux构建企业门户

1. 基于令牌的身份验证理解

身份验证本质上是一个允许特定个体访问应用程序资源的过程。一般来说,有两种常见的用户身份验证方式:使用cookie或者使用令牌,这些令牌可以存储在浏览器的 localStorage sessionStore 中。

本文将采用OAuth(发音为“oh Auth”),借助第三方服务Auth0(Auth zero)来实现身份验证。OAuth的优势在于,应用程序不会直接接触到用户密码,因为身份验证过程是在另一个应用程序中完成的。

以下是使用OAuth进行身份验证的步骤:
1. 在Web应用中设置“登录/注册”按钮,并且根据浏览器是否包含Auth令牌来隐藏或保护路由。
2. 将Auth0提供的JavaScript库 auth0-js 集成到Web应用中,同时传入从Auth0创建新项目时获取的 clientId domain
3. 当用户点击“登录”按钮时,将其重定向到Auth0的域名页面,用户可以选择使用电子邮件登录或社交登录方式登录应用。
4. 身份验证成功后,Auth0会将用户重定向到预先提供给Auth0项目的回调URL,并附带一些代码。
5. 到达回调页面后,让Auth0处理URL参数,从而获取授权相关的详细信息,如Auth令牌。
6. 保存该令牌以及Auth令牌的过期详细信息。获取Auth令牌后,使用 JWTModule (包含Angular拦截器)通过Auth令

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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