27、为美食发现应用添加 OAuth 认证与心愿单功能

为美食发现应用添加 OAuth 认证与心愿单功能

1. 引言

在美食发现应用中,为了提升用户体验和安全性,我们将添加 OAuth 认证功能,让用户可以使用 GitHub 账户登录。同时,还会实现心愿单页面,已认证用户可以在该页面添加和移除地点,并且会创建所需的按钮组件。最后,我们将学习如何保护 GraphQL 突变,防止未认证用户进行操作。

2. 添加 OAuth 认证

2.1 使用 next-auth 实现 OAuth

开发者通常使用第三方库或 SDK 来实现 OAuth。对于美食发现应用,我们将使用 Auth.js 的 next-auth 包,它提供了一系列预配置的模板,方便我们连接到 OAuth 服务。这些模板称为提供者,我们将使用 GitHub 提供者,为应用添加“使用 GitHub 登录”按钮。

2.2 创建 GitHub OAuth 应用

步骤如下:
1. 若没有 GitHub 账户,先在 https://github.com 创建并登录。
2. 导航到 https://github.com/settings/developers ,在 OAuth Apps 部分创建新的 OAuth 应用。
3. 在表单中输入应用详情:
- 名称:Food Finder
- 主页 URL:

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值