OAuth2.0笔记

OAuth2.0笔记

oauth2_bg2014051201.png

角色

一般资源服务器和授权服务器是一个

  • 资源拥有者
  • 客户端应用
  • 资源服务器
  • 授权服务器

oauth2_overview-roles.png

客户端类型

OAuth 2.0规范定义了两种客户端类型:

  • 保密的:web应用
  • 公有的:用户代理、原生

下图是一个保密的客户端应用即web应用

oauth2_overview-client-types-1.png

授权

授权批准由资源服务器及其相关的授权服务器给客给予户端应用。OAuth 2.0四种不同类型授权批准:

  • 授权码
  • 契约
  • 资源拥有者密钥证书
  • 客户端证书

下面是当用授权码授权客户端应用时的授权过程:

oauth2_authorization-auth-code.png

端点

OAuth 2.0定义了一系列端点。端点就是web服务器上的URI。这些端点定义有:

  • 授权端点 user--->server
  • 令牌端点 client--->server
  • 重定向端点 user--->client

oauth2_endpoints.png

请求和响应

取决于授权类型,下面只记录一下授权码授权的请求和响应。

授权码授权总共有2个请求和2个响应组成。一个授权请求+响应,一个令牌请求+响应。

授权请求:

response_type必须。必须被设置到代码里
client_id必须。当客户端被注册时,授权服务器要标识的客户端。
redirect_uri可选。通过客户端注册的重定向URI。
scope可选。请求可能的作用域。
state可选(推荐的)。任何需要被传递到客户端请求的URI客户端的状态。

授权响应:

code必须。授权码
state如果出现在请求中,必须包含。如果有的话,和客户端请求中发送的state参数一样。

授权错误:

error必须。必须是预先定义的错误码之一。参见规范查查这些错误码及它们的含义。
error_description可选。一段UTF-8编码的描述错误的文本。适用于开发者,而不是最终用户。
error_uri可选。 一个指向包含人类可读的错误信息网页的URI。
state必须。如果出现在授权请求期间,和请求中的state参数一样。

令牌请求:

grant_type必须。必须被设置到授权码中。
code必须。被授权服务器接收到的授权码。
redirect_uri必须。如果请求URI包括在授权请求中,之后必须是相同的。

令牌响应:

{ "access_token"  : "...",
  "token_type"    : "...",
  "expires_in"    : "...",
  "refresh_token" : "...",
}

参考

转载于:https://www.cnblogs.com/okokabcd/p/8525505.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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