shrio 学习笔记

用户认证
用户认证是指用户访问系统,系统要验证用户的合法性。 最常用的验证方式:1,用户名密码 2. 基于证书验证 等,用户通过了合法性验证后,才可以访问系统资源。
用户认证流程

用户发起一个对资源访问的请求,该资源如果允许被匿名访问,则继续访问。如果该资源不允许被匿名访问,输入用户名和密码进行认证,如果认证通过,继续访问资源。 如果认证失败,继续输入用户名和密码进行认证。

关键对象:
1. subject: 主体,可以理解为用户,可能是程序。系统需要对subject进行身份认证。
2. principal: 身份信息,通常是唯一的。一个主体可以包含多个身份信息。但是有一个主身份信息(primary principal)
3. credential: 凭证信息。可以是密码,证书,指纹。
主体在进行身份认证时,需要提供身份信息和凭证信息。

用户授权
用户授权其实就是对用户访问的资源进行控制,用户是否拥有权限访问某个资源。
用户授权流程
用户通过认证后,访问资源,需要先判断是否拥有访问权限,如果有,继续访问,没有,拒绝。 这里有个对用户授权的流程。

分配权限: 用户需要被分配相应的权限才可以访问相应的资源。权限是对资源操作的需可以。
通常给用户分配资源权限,需要将权限信息持久化,比如存储到关系型数据库中。
关键对象:
授权的过程: who 对 what 进行how 操作
1. who: 主体即subject
2. what: 资源(resource), subject 必须具备资源的访问权限才可以访问该资源。 比如 系统用户列表页面, 商品修改菜单,商品ID 为001 的商品信息
3. 资源可以分为资源类型和资源实例。 系统中的用户信息为用户类型, 系统中id为001 的用户,为用户实例。
3. how: 权限/许可(permission), 是针对资源来说的, 如果用户具用权限访问资源,如果访问或者操作需要定义permission 比如 用户添加,用户修改

权限模型

主体(用户名,密码)
资源(资源名称,访问地址)
权限(权限名称,资源ID)
角色(角色名称)
角色和权限关系
主体和权限的关系
通常企业开发中会将资源和权限表合为一张表。 主体和角色表也可以合并。

粗粒度和细粒度权限管理
  1. 粗粒度 指 针对资源类型的权限管理
  2. 细粒度: 指针对资源实例的权限管理,到数据级别,比如用户只允许导出自己创建的订单信息。
    粗粒度的权限管理可以在架构层面处理,细粒度的权限管理一般建议放到service 层完成控制。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
在大数据技术快速发展的背景下,网络爬虫已成为信息收集与数据分析的关键工具。Python凭借其语法简洁和功能丰富的优势,被广泛用于开发各类数据采集程序。本项研究“基于Python的企查查企业信息全面采集系统”即在此趋势下设计,旨在通过编自动化脚本,实现对企查查平台所公示的企业信用数据的系统化抓取。 该系统的核心任务是构建一个高效、可靠且易于扩展的网络爬虫,能够模拟用户登录企查查网站,并依据预设规则定向获取企业信息。为实现此目标,需重点解决以下技术环节:首先,必须深入解析目标网站的数据组织与呈现方式,包括其URL生成规则、页面HTML架构以及可能采用的JavaScript动态渲染技术。准确掌握这些结构特征是制定有效采集策略、保障数据完整与准确的前提。 其次,针对网站可能设置的反爬虫机制,需部署相应的应对方案。例如,通过配置模拟真实浏览器的请求头部信息、采用多代理IP轮换策略、合理设置访问时间间隔等方式降低被拦截风险。同时,可能需要借助动态解析技术处理由JavaScript加载的数据内容。 在程序开发层面,将充分利用Python生态中的多种工具库:如使用requests库发送网络请求,借助BeautifulSoup或lxml解析网页文档,通过selenium模拟浏览器交互行为,并可基于Scrapy框架构建更复杂的爬虫系统。此外,json库用于处理JSON格式数据,pandas库则协助后续的数据整理与分析工作。 考虑到采集的数据规模可能较大,需设计合适的数据存储方案,例如选用MySQL或MongoDB等数据库进行持久化保存。同时,必须对数据进行清洗、去重与结构化处理,以确保其质量满足后续应用需求。 本系统还需包含运行监控与维护机制。爬虫执行过程中可能遭遇网站结构变更、数据格式调整等意外情况,需建立及时检测与自适应调整的能力。通过定期分析运行日志,评估程序的效率与稳定性,并持续优化其性能表现。 综上所述,本项目不仅涉及核心爬虫代码的编,还需在反爬应对、数据存储及系统维护等方面进行周密设计。通过完整采集企查查的企业数据,该系统可为市场调研、信用评价等应用领域提供大量高价值的信息支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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