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我也要
任何技术，抓住核心知识则一通百通，要明确战略再研究战术。
单点登录的原理不难，还是我以前说的，真经一句话。就是对于多个应用系统使用统一验证手段，核心就是这么简单。
难就难在如何使多个系统统一起来。要考虑到协议，安全，可伸缩，易用，系统变动小等等因素。
本来SUN公司有个openSSO做的很不错，可惜啊，威胁到了oracle以前自身的一个单点登录系统，被枪毙了。忘了是哪个公司组织人马搞了一个openAM的来继承它的路子。唉，JAVA真的是很头痛啊。
我这里不讲SSO的很深东西，不仅字多还麻烦，有个不错的入门文章，我看了后做了注释，应该对入门想了解SSO的朋友门有点帮助。这里上传后，新人要注册三后后才能下载，我就传到小豆上去了。有兴趣的就去see see吧
http://www.docin.com/p-229815685.html
扬声器设计避坑指南：用Comsol分析反电动势对THD的影响（附案例文件）
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2012.7.20 最近一直在搭建OpenAM验证环境, 但总是有问题。单点登陆算是实现了，但policyagent 的policy总是不完全正确。 ForgeRock的文档太简单； OpenAM Policy Agent 3 Installation Guide Sun的文档又与最新程序不一致；820-7251.pdf （j2ee agent 3.0 for tomcat6）
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单点登录SSO的实现基本原理
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
cas系列(一)--cas单点登录基本原理
一、为什么要实现单点登录 随着信息化不断发展，企业的信息化过程是一个循序渐进的过程，在企业各个业务网站逐步建设的过程中，根据各种业务信息水平的需要构建了相应的应用系统，由于这些应用系统一般是 在不同的时期开发完成的，各应用系统由于功能侧重、设计方法和开发技术都有所不同，也就形成了各自独立的用户库和用户认证体系。随着新的业务网站不断的增 加，用户在每个应用系统中都有独立的账号，这样就造成在访问不同
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
单点登录（Frontend Single Sign-On，SSO）基本原理
前端单点登录（Frontend Single Sign-On，SSO）是一种身份验证机制，允许用户在访问多个相关的应用程序或网站时，只需一次登录，即可访问所有的资源，而无需重复登录。这样，用户只需要在初始登录时进行一次身份验证，就可以在整个会话期间访问多个应用程序而无需再次登录，从而提供了更加便捷和一致的用户体验。5. 返回令牌：身份提供者将令牌返回给浏览器，通常是通过重定向到之前访问的应用程序，并将令牌作为参数传递。6. 存储令牌：浏览器收到令牌后，将其存储在本地，通常是在浏览器的本地存储或会话存储中。
单点登录（SSO）的实现—通行证的基本原理
！！！一个人的成功来自于他的观念和思想！！！单点登录（SSO）的实现—通行证的基本原理2007-08-14 18:11:24 / 个人分类：PHP学习 问题起源：想做一个面向校园的网站，因为势单力薄。部分模块采用整合其它开源系统的方案，比如BBS系统和BLOG系统。首先面临的就是用户身份认证的方式。由于这些不是自己开发的系统，都分别有自己的用户系统，于是面临统一身份认证的过程。
基于CAS单点登录—概述
一、简介 单点登录（Single Sign On , 简称 SSO）是目前比较流行的服务于企业业务整合的解决方案之一， SSO 使得在多个应用系统中，用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。 实例： 当我们从网易的门户登录成功后，我们可以直接进入网易旗下的所有应用，而不需要重新登录。 二、SSO体系中三种角色 认证中心（1个） Web应用（多个）
单点登录原理与简单实现 以及单点登录的三种实现方式
单点登录原理与简单实现 一、单系统登录机制 1、http无状态协议 web应用采用browser/server架构，http作为通信协议。http是无状态协议，浏览器的每一次请求，服务器会独立处理，不与之前或之后的请求产生关联，这个过程用下图说明，三次请求/响应对之间没有任何联系 但这也同时意味着，任何用户都能通过浏览器访问服务器资源，如果想保护服务器的某些资源，必须限制浏览器...
使用WIF实现单点登录Part II —— Windows Identity Foundation基本原理
在上一篇文章中，我们已经使用WIF构建了一个基于MVC4的简单的身份验证程序，在这篇文章里，我们将探讨一下到底什么是WIF，以及它的工作原理。然后在下一篇文章开始，我们将实际操作，实现单点登录功能。 身份标识的挑战 在上一篇文章也提及到了，大部分的开发人员并不是安全方面的专家，很多人对于身份验证，授权以及用户体验个性化等工作感觉非常的不爽。传统的计算机技术的课程里通常也不会教这些课...
单点登录配置
单点登录配置： 1.新增5个文件 utils/auth.js. utils/sso.js. utils/store.js. premission.js. api/login.js 其他修改如下： 2.具体修改内容截图 2.1 login.js 2.2 UserMenu.vue 2.3 router.config.js 2.4 user.js 2.5 auth.js 2.6 request.js 2.7 sso.js 2.8 store.js 2.9 premission.js
使用WIF实现单点登录Part II —— Windows Identity Foundation基本原理 -摘自网络
在上一篇文章中，我们已经使用WIF构建了一个基于MVC4的简单的身份验证程序，在这篇文章里，我们将探讨一下到底什么是WIF，以及它的工作原理。然后在下一篇文章开始，我们将实际操作，实现单点登录功能。 身份标识的挑战 在上一篇文章也提及到了，大部分的开发人员并不是安全方面的专家，很多人对于身份验证，授权以及用户体验个性化等工作感觉非常的不爽。传统的计算机技术的课程里通常也不会教这些课...
vue实现单点登录的N种方式
最近项目停工了，RageFrame的学习暂时告一段落，这一篇给大家分享下有关单点登录的相关知识，并提供一些demo给大家参考，希望对想了解的朋友有一些帮助。 话不多说，先上原理(借鉴地址：https://www.jianshu.com/p/613e44d4a464) 点登录SSO(Single Sign On)说得简单点就是在一个多系统共存的环境下，用户在一处登录后，就不用在其他系统中登录，也...
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