GitPuk实战教程 - 支持钉钉集成,实现统一认证登录

GitPuk社区版支持钉钉集成,实现与企业统一认证登入体系的无缝衔接。本文将详解如何配置,让团队成员一键登录,畅通无阻。

 1、GitPuk安装与配置

1.1 安装

本文以CentOS操作系统为例。

  • 下载

CentOS安装包下载地址:点击下载gitpuk,点击CentOS下载,下载完成后得到类似tiklab-gitpuk-1.2.0.rpm的文件。

wget -O tiklab-gitpuk-1.2.0.rpm https://install.tiklab.net/app/install/gitpuk/V1.2.0/tiklab-gitpuk-1.2.0.rpm

  • 安装

上传到服务器上,在文件同级目录执行命令安装

rpm -ivh tiklab-gitpuk-1.2.0.rpm

  • 启动

系统默认安装路径为/opt目录,进入/opt/tiklab-gitpuk/bin目录下,执行./gitpuk start即可启动成功。

./gitpuk start

使用 http://ip:9800 进行访问。使用初始用户名密码admin\123456登录。成功登录后显示gitpuk首页。

1.2 配置钉钉信息

配置钉钉登录,首先需要填写钉钉的信息,开启钉钉配置后即可同步用户信息及登录。

需要填写钉钉应用凭证,用于验证调用方身份并授权操作权限的密钥,主要包括以下类型

属性说明

参数说明
企业ID钉钉的企业ID,在钉钉开放平台显示为AgentId。
AppKey企业内部应用的唯一标识与密钥,用于调用API‌。
AppSecret企业内部应用的唯一标识与密钥,用于调用API‌。
RedirectUri微应用回调的URL。

钉钉应用凭证在钉钉开放平台中获取。

RedirectUri为钉钉开放平台微应用回调的URL,需要在应用功能→登录与分享添加方可。

2、钉钉登录

2.1 同步账号

配置成功后点击开启,此时同步数据的按钮会亮起,点击同步数据,就会把钉钉下的用户信息同步到gitpuk。

若配置信息填写错误导致同步数据失败,点击禁止,配置按钮会再次亮起,可以修改配置信息。

2.2 查询钉钉同步用户

1.同步完成后可以点击部门,进行查看同步的部门与用户

2.也可以点击用户进行查看同步完成后钉钉用户,同步过来的人用户目录会显示钉钉

2.3 钉钉用户登入系统

在登入系统时,可以点击下方的钉钉登入方式进行登入

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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