修改asp.net2.0内置成员管理中的强密码规则

本文介绍如何在ASP.NET中更改密码设置以满足特定的安全需求。通过修改machine.config或web.config文件,可以调整密码长度及复杂度要求。

错误提示:
密码最短长度为 7,其中必须包含以下非字母数字字符: 1

收到以上的消息主要是在创建用户的时候产生的,对于用Asp.net 网站管理工具的时候创建用户也会产生。
主要是密码输入不符合要求,要改变上面的规定时,主要有两种方法:
1.所有的站点都改变。
     找到machine.config文件

<membership>
            <providers>
                <add name="AspNetSqlMembershipProvider"
                    type="System.Web.Security.SqlMembershipProvider, System.Web, Version=2.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b03f5f7f11d50a3a"
                    connectionStringName="LocalSqlServer"
                    enablePasswordRetrieval="false"
                    enablePasswordReset="true"
                    requiresQuestionAndAnswer="true"
                    applicationName="/"
                    requiresUniqueEmail="false"
                    passwordFormat="Hashed"
                    maxInvalidPasswordAttempts="5"
                    minRequiredPasswordLength="7"
                    minRequiredNonalphanumericCharacters="1"
                    passwordAttemptWindow="10"
                    passwordStrengthRegularExpression="" />
            </providers>
        </membership>
里面有两个属性,一个是  minRequiredPasswordLength,意思是最长密码,默认为7另一个是minRequiredNonalphanumericCharacters,默认为1,意思是至少有一个非字母字符,只要把它改成0就可以了。

2.假如只是对某一个站点,只要修改web.config的值就ok了
修改如上,把上面的代码插入在<system.web>下面就ok了。

如要改成密码规则是"至少6个字符,而不用特殊字符的",如下:
(注:一定要加上 <remove name="AspNetSqlMembershipProvider" />,否则会提示"项“AspNetSqlMembershipProvider”已添加"的出错信息)

            <membership>
            <providers>
                    <remove name="AspNetSqlMembershipProvider" />
                <add name="AspNetSqlMembershipProvider"
                    type="System.Web.Security.SqlMembershipProvider, System.Web, Version=2.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=b03f5f7f11d50a3a"
                    connectionStringName="LocalSqlServer"
                    enablePasswordRetrieval="false"
                    enablePasswordReset="true"
                    requiresQuestionAndAnswer="true"
                    applicationName="/"
                    requiresUniqueEmail="false"
                    passwordFormat="Hashed"
                    maxInvalidPasswordAttempts="5"
                    minRequiredPasswordLength="6"
                    minRequiredNonalphanumericCharacters="0"
                    passwordAttemptWindow="10"
                    passwordStrengthRegularExpression="" />
            </providers>
        </membership> 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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