23、后端安全与跨域资源共享及前端与 REST API 交互

后端安全与跨域资源共享及前端与 REST API 交互

后端安全与用户认证

在后端开发中,确保用户认证和授权是至关重要的。Auth0 作为一个 OIDC 身份提供者,可用于对客户端进行身份验证和授权。当用户成功登录后,身份提供者会提供 JWT 格式的访问令牌,该令牌可用于访问受保护的资源。

在 ASP.NET 中,验证 JWT 可以通过以下步骤实现:
1. 在 Startup 类的 ConfigureServices 方法中使用 AddAuthentication 方法。
2. 在 Configure 方法中使用 UseAuthentication 方法。

以下是一个示例代码,展示了在 PostAnswer 动作方法中如何处理用户信息:

[Authorize]
[HttpPost("answer")]
public ActionResult<AnswerGetResponse> 
PostAnswer(AnswerPostRequest answerPostRequest)
{
  ...
  var savedAnswer = _dataRepository.PostAnswer(new 
   AnswerPostFullRequest
  {
    QuestionId = answerPostRequest.QuestionId.Value,
    Content = answe
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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