20、Blazor 中的用户认证、授权与错误处理

Blazor 中的用户认证、授权与错误处理

1. 集成微软身份平台

在开发过程中,我们可以利用 Blazor 身份验证库提供的诸多功能。而微软拥有市场上一些优秀的身份验证解决方案,如 Azure AD 和 Azure AD B2C,并且还提供了适用于各种客户端的库——Microsoft Authentication Library (MSAL)。对于 Blazor WebAssembly 而言,MSAL 构建于 Blazor 身份验证库之上,能直接提供许多我们手动实现的功能。此外,.NET 还提供了一些项目模板,可帮助我们创建带有身份验证和 MSAL 设置的 Blazor 应用,让我们只需专注于构建组件和业务逻辑。

1.1 什么是 Azure AD

Azure AD 是由微软开发和维护的基于云的身份验证提供商。近期,微软将其身份平台重新命名为 Microsoft Entra,Azure AD 是 Entra 平台的一部分。Azure AD 为组织提供全面的访问管理功能。许多公司使用 Microsoft 365 产品,用户可以使用 Microsoft 工作或学校账户访问这些产品,该账户与 Azure AD 用户账户相同。个人 Microsoft 账户(如用于 Outlook 或 Xbox 的账户)也可在 Azure AD 上使用。使用 Azure AD 时,应用无法注册用户,仅允许用户使用现有的 Microsoft 个人、工作或学校账户登录。

1.2 什么是 Azure AD B2C

Azure AD B2C 是微软提供的另一种身份和访问管理服务,与标准的 Azure AD 有很大不同。它适用于需要对用户进行全面控制、允许用户创建账户、登录、集成多个

2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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