擴展Membership建立中小型WEB權限框架(一)

扩展ASP.NET Membership
本文介绍如何在ASP.NET Membership基础上扩展权限管理系统,通过增加四个自定义表实现模块与权限的灵活管理,适合中小型Web项目的开发需求。

開發web系統我們通常使用Form 驗證,大家一般各有一套.

微軟也有一套,那就是Membership,功能強大,但是總是覺得用起來不方便.比如我們通常一個項目包括很多模塊,一個模塊包括很多權限,在Membership 我不知道怎麼用.

如果我又想用Membership,又想讓它符合自己的要求,怎麼辦,對它進行擴展當然是最好的辦法.

 

這個系列會提供一個基于中小型WEB系統的權限框架,技術等級較低,僅供初學者以參考.

先貼一個圖,在membership中擴展了四個表,分別是:

aspnet_Modules(模塊,相當于一個菜單項),

aspnet_Functions(權限,相當于一個模塊中的添\改\刪...),

aspnet_FunctionsType(權限類型),

aspnet_FunctionsInRoles(權限與角色的對應).

 

怎麼安裝membership DB不用我說啦,http://www.cnblogs.com/chenxinyong/archive/2008/07/07/1237741.html ,這里貼個圖先.

 

 

下一篇講一下我們怎麼修改membership provider以適合自己的需求.

转载于:https://www.cnblogs.com/wangxiaohuo/archive/2008/07/29/1255735.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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