Silverlight WCF RIA服务(三十)身份验证、角色、个性化 1

本博客介绍了如何利用RIAServices框架在Web应用中实现用户的身份验证、角色管理和个性化功能。通过添加身份验证域服务,自动生成WebContext类,实现了客户端与服务端的同步验证、角色判断及用户状态管理。同时,阐述了如何处理身份验证错误及限制特定用户对域服务的访问。

在Web应用中,我们经常会限制某些特定用户使用一些功能,并对每个用户保持性能。ASP.NET提供了身份验证、角色、个性化实现这些功能。身份验证允许我们核实用户的凭证并标记用户为已登录。角色允许我们根据职责来把用户分组,并对组中成员授予资源许可。个性化允许我们保持验证用户的属相并在web应用中检索这些属性。

WCF RIA Services框架在表现层和中间层都提供这些功能。这节就介绍RIA Services中的身份验证、角色、和个性化。

身份验证域服务
RIA Services提供身份验证域服务模板来简化在表示层中使用身份验证、角色和个性化。我们把验证域服务添加到服务端项目中。

当我们添加一个身份验证域服务时,RIA Services框架自动在服务端添加两个类。代表身份验证服务的类派生于AuthenticationBase(T)类。代表用户的类派生于UserBase类。用户类为已经验证的用户包含个性化属性。
通过客户端代码,我们调用身份验证域服务来请求我们需要的验证、角色或个性化信息。

WebContext
当我们添加一个身份验证域服务时,RIA Services自动在客户端生成一个WebContext类。这个类派生于WebContextBase类,并允许我们在客户端访问身份验证域服务和用户。用Current属性来获取WebContext的当前实例。

身份验证
要想在RIA Services解决方案中使用身份验证,我们必须在服务端和客户端来配置验证。
通过在客户端使用WebContext,我们可以从Silverlight应用程序同步登陆用户。当我们实施了身份验证时,我们通常会用到下面的方法和属性。
Authentication属性(WebContext.Current.Authentication): 提供对身份验证服务的访问。
User属性(WebContext.Current.User): 提供对包含用户状态的对象的访问。
Login(String,String)方法(WebContext.Current.Authentication.Login(String,String):同步验证用户凭证。
Logout(Boolean)方法(WebContext.Current.Authentication.Logout(boolean):同步登出一个已验证用户。

角色
在我们实施了身份验证后,我们就可以配置我们的解决方案来使用角色功能。当我们实施角色功能时,通常会用到下面的属性和方法。
WebContext.Current.User.Roles : 提供用户被赋予的角色的集合。
WebContext.Current.User.IsInRole(String) : 判断已验证用户是否是指定角色的成员。

个性化
要想使用个性化功能,我们必须为个性化功能配置我们的解决方案。当我们实施了个性化功能时,通常会用到下面的属性和方法。
WebContext.Current.User : 包含所有我们已经添加到User类中的属性。例如,User.PhoneNumber。
LoadUser()方法(WebContext.Current.Authentication.LoadUser()) : 刷新用户状态。
SaveUser(Boolean)方法(WebContext.Current.Authentication.SaveUser(boolean)) : 把所有的更改保存到用户状态中。

在客户端处理身份验证错误
我们可以处理在登录、登出、装载或保存用户时产生的错误。思路是通过在调用这些方法时提供回调参数。在回调方法中,我们添加处理错误的代码,并调用MarkErrorAsHandled方法来指定framwork不要抛出异常。AuthenticationService类允许我们在调用下面的方法时提供回调参数。
-- LoadUser
-- Login
-- Logout
-- SaveUser

限制对域服务的访问
在我们实施了身份验证和角色功能后,我们就可以限制特定用户对域服务的访问。可以对整个域服务或服务中个别的操作应用下面的属性。如果我们对整个服务使用了属性,它会应用到所有的操作。
- RequiresAuthenticationAttribute : 指定只有具有验证凭证的用户可以访问操作。
- RequiresRoleAttribute : 指定只有属于特定角色的验证用户可以访问操作。
我们也可以创建自己的验证属性,更多相关信息可以看后面的章节。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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