ASP.NET中如何实现FORM认证登录

我们经常看到,有些网站有我们没有登录的时候是不能访问任何页面的,只有当我们输入了正确的信息后才能查看,用ASP.NET可以轻松实现此功能,方法如下:

1.配置Web.Config文件

设置为Form认证:
<authentication mode="Forms">
      <forms name="oursnet" loginUrl="login.aspx" timeout="10" />
</authentication>
  
其中:
         name:        决定验证用户时所使用的Cookie名称
        loginurl:     在用户没有登录是,被重定向的页面
        timeout:     超时时间,单位为分钟

不允许匿名登录
<authorization>
         <!-- 允许所有用户 -->
  <deny users="?" />
            <!--  <allow     users="[逗号分隔的用户列表]"
                             roles="[逗号分隔的角色列表]"/>
                  <deny      users="[逗号分隔的用户列表]"
                             roles="[逗号分隔的角色列表]"/>
            -->
</authorization>

其中:
         users:    表示禁止访问资源的用户列表,使用通配符“?“拒绝匿名用户访问,使用"*",则表示拒绝所有的用户访问.

2.添加登录成功的代码:

    Session.Contents["UserName"]=txtUser.Text;
    FormsAuthentication.RedirectFromLoginPage(txtUser.Text,false);
    Response.Redirect("index.aspx");

3.添加退出时的代码
   System.Web.Security.FormsAuthentication.SignOut();
   Response.Redirect("login.aspx");
 
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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