IdentityServer4[2]:启动一个新的IdentityServer项目

本文详细介绍如何使用Visual Studio 2017和.NET Core 2.2从零开始搭建IdentityServer4项目,包括创建ASP.NET Core空项目、添加NuGet包、配置DI和中间件等关键步骤。

启动一个新的IdentityServer项目

从头开始,从基础开始,然后变得更加复杂,循序渐进的学习
工具:VS2017 15.9.8 .Net Core2.2

基本过程

创建一个新的ASP.NET Core项目
0.png
然后选择空项目
1.png
通过nuget添加IdentityServer4的包
2.png
当然也可以通过程序包管理控制台实现,我比较习惯图形化界面操作。
ConfigureServices中,添加到DI系统中。
Configure中,中间件被添加到HTTP管道中。
修改后的Startup如下:
3.png
可以选择IIS或者自宿主形式,建议在控制台主机中运行IdentityServer
4.png

IdentityServer4 中文文档与实战

IdentityServer4 知多少

转载于:https://www.cnblogs.com/vigorous/p/10493943.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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