17、使用Azure Active Directory保护微服务

使用Azure Active Directory保护微服务

1. OAuth 2.0 基础

1.1 日常使用体验

你可能不清楚OAuth 2.0是什么,但你肯定在很多网站上使用过它。如今,许多网站允许你使用Facebook、Twitter和Google账户的用户名和密码登录。以https://stackoverflow.com/登录页面为例,有一个登录按钮显示你可以使用Google账户登录。当你点击Google按钮时,它会带你到Google的登录页面,并显示一些之前提到的权限。你输入Google用户名和密码,然后点击“允许”按钮,授予你喜欢的网站权限。接着,Google会将你重定向到Stack Overflow,你就可以使用相应的权限登录Stack Overflow了。这只是OAuth 2.0和OpenID Connect的最终用户体验。

1.2 授权处理范围

OAuth 2.0处理Web、原生移动应用和所有无头服务器应用(在我们的上下文中,这些不过是微服务实例)的授权。你可能想知道为什么我们先讨论授权而不是认证。原因是OAuth 2.0是一个委托授权框架,这意味着要完成授权流程,它依赖于一种认证机制。

1.3 相关术语

角色 描述
资源(Resource) 防止意外访问和使用的实体,在我们的例子中是微服务。
资源所有者(Resource owne
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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