5、深入理解OpenID Connect用户认证

深入理解OpenID Connect用户认证

1. 标准选择:OpenID Connect与SAML 2.0

在选择身份验证标准时,SAML 2.0更为成熟且应用广泛,但对于新应用而言,OpenID Connect可能是更好的选择。它更专注于现代架构,如单页应用、移动应用、REST API和微服务,更契合未来发展趋势。而且,由于OpenID Connect采用JSON和简单查询参数,开发者通常会发现它更易于理解,而SAML 2.0使用的是较为复杂的XML文档。

不过,SAML 2.0在如今仍具有重要地位。有时,你可能只能选择SAML 2.0,而无法使用OpenID Connect。或者,基于特定用例、内部政策或合规要求,你可能必须使用SAML 2.0。而Keycloak的优势在于,它同时支持这两种标准,还能实现使用OpenID Connect的应用与使用SAML 2.0的应用在同一单点登录体验中无缝结合。

以下是它们的一些特点对比:
| 标准 | 特点 |
| ---- | ---- |
| OpenID Connect | 专注现代架构,使用JSON和简单查询参数,易于理解 |
| SAML 2.0 | 成熟且应用广泛,使用复杂的XML文档 |

2. 运行OpenID Connect游乐场应用

2.1 技术要求

要运行OpenID Connect(OIDC)游乐场应用,需满足以下条件:
- 在工作站上安装Node.js(https://nodejs.org/)。
- 本地克隆相关GitHub仓库,仓库地址为https://github.com/Pack

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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