15、React 用户认证与 FastAPI 后端构建实战

React 用户认证与 FastAPI 后端构建实战

1. React 中的用户认证

在 React 应用里,实现用户认证是保障系统安全和用户体验的重要环节。以下是一段展示用户列表并提供注销功能的代码:

<div className='flex flex-col'>
    <h1>The list of users</h1>
    <ol>
        {users.map((user) => (
            <li className='' key={user.id}>{user.username}</li>
        ))}
    </ol>
    <button onClick={logout} className='bg-blue-500 text-white rounded'>Logout</button>
</div>
) : (
    <p>{error}</p>
)}
</div>
);
};
export default Users;

此应用能够持久保存已登录用户信息,获取存储的 JWT(JSON Web Token),并恢复之前的认证状态。在尝试登录前,要确保 FastAPI 后端在端口 8000 正常运行。你可以进行登录、刷新浏览器、关闭并重新打开标签页等操作来测试。还能在 Chrome 或 Firefox 开发者工具的“Application”标签中对令牌进行篡改或删除,观察应用的反应。 </

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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