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默认情况下，spring security如果检测到未登录，会返回一个登录页面。对于前后端分离的项目，我们一般是希望能返回自定义的JSON数据。这时候，就需要继承类LoginUrlAuthenticationEntryPoint，并重写其
public void commence(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,
AuthenticationException authException) throws IOException, ServletException
方法。（未完待续）
SpringBoot
spring security
Spring Security + Jwt实现单点登录
Spring Security 功能强大的处理**认证**和**授权**的框架 添加框架后，在不添加任何配置时，访问任何页面都会重定向到框架自带的login页面 框架提供了默认的用户名:``user``与密码:启动时生成的``UUID``
SpringSecurity实现异常处理并且返回Json数据
参考自：spring-security 9. 异常处理_哔哩哔哩_bilibili
一篇文章带你搞定 Spring Security 的登录流程
为什么想和大家捋一捋 Spring Security 登录流程呢？这是因为之前小伙伴们的一个提问：如何在 Spring Security 中动态修改用户信息？ 如果你搞清楚了 Spring Security 登录流程，这其实不是问题。 先来大致描述一下问题场景： 你在服务端的安全管理使用了 Spring Security，用户登录成功之后，Spring Security 帮你把用户信息保存在 Session 里，但是具体保存在哪里，要是不深究你可能就不知道， 这带来了一个问题，如果用户在前端操作修改了当前
springboot使springsecurity不用登录
在springboot中加入springsecurity的依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId> </dependency> 当引入这个依赖后，启动项目，springSecurity也会跟着启动，默认使用HttpBasic的方式启
Spring Security（第五篇）：从单体到前后端分离 —— JSON 响应与处理器实战
本文介绍了如何将Spring Security从单体应用迁移到前后端分离架构，重点处理JSON响应与处理器实现。关键实现包括API过滤器链配置、统一JSON返回结构以及各类处理器（登录成功/失败、权限不足等）的代码示例。通过内置三类测试账户，读者可实际操作验证登录、权限控制、注销等功能，所有接口均返回一致的JSON格式。
Abaqus边界条件设置避坑指南：为什么你的实体单元转动自由度总是不生效？
本文深入解析了Abaqus中实体单元转动自由度设置失效的根本原因。从力学原理与有限元节点自由度的本质区别出发，阐明了实体单元仅具有平动自由度，直接约束其转动自由度是无效操作。文章提供了对称边界条件的正确设置方法，并给出了使用耦合约束等高级方案来模拟真实抗转动约束的实战指南，帮助用户避免常见建模陷阱。
SpringBoot（九）——SpringSecurity 响应 json 数据、资源放行问题、登录（自动登录，会话管理、csrf请求攻击和防御）、JWT——有状态登录和无状态登录
SpringSecurity 响应 json 数据、登录（自动登录，会话管理、csrf请求攻击和防御）、JWT——有状态登录和无状态登录
[RK3588从入门到精通] 专栏目录及介绍
[RK3588从入门到精通] 专栏目录及介绍
springboot security 自定义返回结果（三）
1. 用户未登录时返回给前端的数据 package com.hanhuide.core.handler; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.hanhuide.core.enums.ResultEnum; import com.hanhuide.core.model.AjaxResponseBody; import org.springf...
node-red 可视化探索
配置socket选择配置流程产生url。
不只是抓取：用五指灵巧手（ROH-A001/RH56）玩转ROS2下的力控与混合控制
本文深入探讨了在ROS2环境下使用五指灵巧手（ROH-A001/RH56）实现力控与混合控制的实战技巧。从硬件通信协议解析到ROS2节点开发，详细介绍了力感知架构、实时数据处理和混合控制策略，帮助开发者在Ubuntu系统中高效实现精密操作。通过鸡蛋抓取等实例，展示了力控技术在机器人灵巧操作中的关键作用。
Security 未登录时返回Json 而非跳转登录页面
jie最近使用vue做前后端分离的项目,每次重启服务或者session失效之后,导致Security 302 到登录页面,而且前端无法获取到302的状态,没法拦截后自己跳转,所以需要我们返回Json; 首先我们需要实现AuthenticationEntryPoint接口,重写它的commence方法， /** * @Description: * @author: lulu * @date: 2021/7/2 4:44 下午 */ public class CustomAuthenti...
银河麒麟鲲鹏aarch64架构安装docker和K8s
鲲鹏云服务器上安装docker-云社区-华为云 (huaweicloud.com) 这里我下载的版本是docker-18.09.3.tag docker 安装包地址：https://download.docker.com/linux/static/stable 配置system服务 在github对应分支的contrib/init/systemd/ 下面，提供了对应的docker.service以及docker.socket文件，可以直接拷贝到本地文件使用： 对应链接：https://github.c
spring secruity使用json登录和返回json数据
spring secruity使用json登录和返回json数据 步骤 重写UsernamePasswordFillter 配置websecruityconfig 登录错误、异常、没有访问权限等时返回json数据 重写UsernamePasswordFillter 我们需要在UsernamePasswordFillter中获取到用户提交的json数据。 public class CustomAuthenticationFilter extends UsernamePasswordAuthenticati
[deprecated]第四章：TTM分析: 4.2.1 存储分配ttm_bo_validate功能实现分析
ttm_bo_validate是TTM框架中负责验证和调整BufferObject物理内存分配的核心函数，主要用于显存管理。该函数通过placement参数判断BO是否需要迁移或重新分配资源，完成内存分配、迁移及缓存策略调整等操作。实现流程包括资源释放、兼容性检查、迁移保护、新资源分配、迁移实现等步骤，支持多跳迁移和临时缓冲区。典型应用于显存溢出迁移、缓存策略调整、驱动初始化等场景，确保BO始终处于预期状态。
机器人环境仿真软件：Gazebo_（6）.传感器仿真
通过 Gazebo 和 ROS，我们可以方便地配置和使用多种传感器，进行机器人环境的仿真和调试。传感器仿真不仅帮助我们验证和测试机器人的感知能力，还可以在真实部署前发现和解决潜在的问题。本节详细介绍了如何在 Gazebo 中配置激光雷达、摄像头、IMU、声纳和 GPS 传感器，并展示了如何在 ROS 中接收和处理这些传感器数据。此外，还介绍了多传感器融合的基本方法和调试工具，希望这些内容能对你的机器人仿真工作有所帮助。
spring security未登陆时，不跳转登陆页面改为返回JSON字符串
集成spring security时，因为是前后端分离，所以不能跳转到登陆页面，而是返回未登陆的JSON串。 解决办法如下： 重写LoginUrlAuthenticationEntryPoint方法，将该方法里的commence改成返回json串 public class MacLoginUrlAuth...
刚体转动欧拉方程：从理论到卫星姿态控制的实践
刚体转动欧拉方程是描述刚体旋转运动的基本动力学方程，在卫星姿态控制、机器人学、航空航天等领域有着广泛应用。本文将详细讲解欧拉方程的物理概念、数学推导、数值计算方法，并重点分析其在卫星姿态控制系统中的具体应用。
SpringSecurity怎么用xml的方式实现自定义未登录返回Json或者401
SpringSecurity怎么用xml的方式实现自定义未登录返回Json或者401
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Spring Security04--前后端分离--JSON传参
spring Security
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
springboot 整合 security（三） 自定义异常返回
在使用security的过程中，我们会遇到未登录，用户名密码错误等等被拦截的情况。 这时系统的返回的都是跳转到登录页面，在实际使用中，我们更多的会是自定义登录页面，遇到异常情况，会根据返回结果进行“您的登录已过期”，“用户名或密码不正确”等提示。 这次我们来自定义返回信息。 首先第一个是登录成功的handle package com.mu.security3.security.handle; import com.alibaba.fastjson.JSON; import org.springf
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
Spring Security进行权限控制
一、SpringSecurity介绍 简介 SpringSecurity是一个专注于java应用程序提供身份认证和授权的框架，它的强大之处在于它可以轻松扩展以满足自定义的需求 特征 – 对身份的认证和授权提供全面的、可扩展的支持。 – 防止各种攻击，如会话固定攻击、点击劫持、csrf攻击等。 – 支持与Servlet API，Spring MVC等web技术支持 SpringSecurity底层是通过11钟过滤器进行实现，属于JavaEE层面 SpringSecurity底层详解网站推荐:http://
使用Spring Boot Security做Restful api后端接口登录验证包含Cookies记住用户名密码
前言 使用spring security做后端接口验证需要注意的是很多接口需要自己重新，然后定义不同的错误码返回给前端，包含登录验证、登录失效、没有权限、登出等错误提示，均为JSON格式，其中记住我需要重写TokenBasedRememberMeServices，来避免key不一致造成解密失败。 ##开始 1 .使用maven 引用spring security 等相关jar包 ...
Spring MVC使用 spring security来实现登录（无数据库）Gradle/Spring
做了大概一天半吧，才终于做出来，还是小有成就的(PS:还是有点笨的，多多见谅) 两份代码均会分享给大家，但是还是希望大家可以看完我的啰嗦哈 项目呢分为俩种， 第一种是Spring +pom 第二种是Spring+Gradle 本人做的是Spring+Gradle的就拿这个给大家介绍了 1.首先需要创建一个Gradle的项目 完成之后进入就是这样 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计
Spring Security- 接口访问频率限制的实现
Spring Security 接口访问频率限制实现指南 本文介绍如何在Spring Security中实现接口访问频率限制功能，保护系统免受暴力破解和恶意请求攻击。 核心实现方案 基于Redis的滑动窗口算法：使用Redis存储请求计数和时间戳，保证分布式环境下的一致性 自定义过滤器：通过OncePerRequestFilter拦截请求并执行限流检查 灵活配置：支持按用户/IP/接口等多维度配置限流规则 主要技术组件 Spring Security过滤器链 Redis原子操作(INCR+EXPIRE) 自
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