Spring Security+JWT简述
全部标签目录一、SpringSecurity介绍1、框架介绍2、认证与授权实现思路二、整合SpringSecurity1、在common下创建spring_security模块2、在spring_security引入相关依赖3.代码结构说明:4、创建springsecurity核心配置类5、创建认证授权相关的工具类(1)DefaultPasswordEncoder:密码处理的方法(2)TokenManager:token操作的工具类(3)TokenLogoutHandler:退出实现(4)UnauthorizedEntryPoint:未授权统一处理6、创建认证授权实体类7、创建认证和授权的filter
前言最近工作需要给一个老系统搭建一套权限管理,选用的安全框架是SpringSecurity,基本上是结合业务从0到1搭建了一套权限管理,然后想着可以将一些核心逻辑抽取出来写一个权限通用Demo,特此记录下。文章目录前言1、SpringSecurity简介2、开始搭建2.1、准备工作2.2、引入SpringSecurity3、认证3.1、登录校验流程3.2、准备工作3.3、实现①数据库校验用户②密码加密存储③登录接口④认证过滤器⑤退出登录4、授权4.1、权限系统的作用4.2、授权基本流程4.3、授权实现①限制访问资源所需权限②封装权限信息③从数据库查询权限信息总结1、SpringSecurity
文章目录一、权限管理1、认证2、授权3、对权限控制,现有的解决方案二、SpringSecurity简介1、官方定义2、历史三、整体架构1、认证AuthenticationManagerAuthenticationSecurityContextHolder2、授权AccessDecisionManagerAccessDecisionVoterConfigAttribute一、权限管理基本上涉及到⽤户参与的系统都要进⾏权限管理,权限管理属于系统安全的范畴,权限管理实现对⽤户访问系统的控制,按照安全规则或者安全策略控制⽤户可以访问⽽且只能访问⾃⼰被授权的资源。权限管理包括⽤户身份认证和授权两部分,简
文章目录引入:http是一个无状态协议?怎么解决呢?一、Cookie和Session**1.1cookie注意事项:****1.2cookie重要的属性****1.3session注意事项:****1.4Cookie和Session的区别:**二、token(令牌)**2.1token优势****2.2token的身份验证流程**三、基于JWT实现的Token认证方案3.1JWT组成部分**3.1.1Header:标头****3.1.2Payload:有效载荷****3.1.3Payload:签名**3.2什么时候应该使用JWT?3.3JWT和Token有什么关系?引入:http是一个无状态协
引用和转发本文请注明出处图像分割简述摘要:本文介绍了图像分割领域的研究现状,对图像分割方法进行了系统性梳理。首先,介绍了五类传统的图像分割方法及其基本原理;然后,介绍了经典的基于深度学习的图像分割方法;最后,总结了传统图像分割方法和深度学习方法存在的优势和不足,分析了传统方法如何有益于深度学习方法,以及深度学习如何促进传统方法。关键词:计算机视觉;图像分割;深度学习;1引言 在计算机视觉领域,图像分割作为一项十分重要的基础性工作,是图像理解和分析的前提[1]。图像分割是指将图像中拥有相似特性的像素划分为一个类别,进而使得每个类别具有不同的语义。图像分割方法大致可以分为两类:传统的无监督方
日常·唠嗑 同上一篇文章术语:Xilinx及AlteraFPGA配置名词区分,本篇文章也是短文,简述AlteraFPGA芯片的管脚,供FPGA同行快速查阅信息。如果需要细入研究,可以网上检索看看,文章很多,写的也很详细。也可以参考官方配置文档(其实网上很多文章都是翻译官方文档,要想深入研究建议多看官方文档)1、配置管脚Pin简述MSEL[2:0]用于选择配置模式,比如AS、PS等DATA0FPGA串行数据输入,连接到配置器件的串行数据输出管脚DCLKFPGA串行时钟输出,为配置器件提供串行时钟nCSO(I/O)FPGA片选信号输出,连接到配置器件的nCS管脚ASDO(I/O)FPGA串行
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容,简要介绍深度强化学习(deepreinforcementlearning)中的近端策略优化算法(proximalpolicyoptimization)。李宏毅老师课程的B站链接:李宏毅,深度强化学习,proximalpolicyoptimization相关笔记:策略梯度法(policygradient)算法简述DQN(deepQ-network)算法简述actor-critic相关算法简述PPO是策略梯度法的一个变形,它是OpenAI现在默认的强化学习算法。PPO,paper与原始策略梯度法不同的是,PPO是off-policy算法(原始策略梯度法是
前言 随着Android版本的更新,目前最新的版本是Android13,并且已经有部分国产手机更新了此版本,对于Android开发者来说,变化其实不那么大,而对于本文章来说就有一些变化。正文 在Android12版本中,增加了对于蓝牙操作的动态权限,而在Android13中,增加了对于WIFI操作的动态权限,日常工作生活中,我们用到WIFI功能是很多的,例如手机、电脑、电视等设备。而使用WIFI是一回事,WIFI开发又是另一回事,和蓝牙是一个道理,它们之间也有很多相似的地方。一、创建项目 首先创建项目,这里我使用的AndroidStudio版本为AndroidStudioElectric
前言 随着Android版本的更新,目前最新的版本是Android13,并且已经有部分国产手机更新了此版本,对于Android开发者来说,变化其实不那么大,而对于本文章来说就有一些变化。正文 在Android12版本中,增加了对于蓝牙操作的动态权限,而在Android13中,增加了对于WIFI操作的动态权限,日常工作生活中,我们用到WIFI功能是很多的,例如手机、电脑、电视等设备。而使用WIFI是一回事,WIFI开发又是另一回事,和蓝牙是一个道理,它们之间也有很多相似的地方。一、创建项目 首先创建项目,这里我使用的AndroidStudio版本为AndroidStudioElectric
测试环境简述CS测试的干扰从充电器打入,干扰信号采用AM调制,载波频率150K-80M。信号波为有效值为3V1KHZ正弦波;(环境温度需控制在18-28度,湿度需控制在30%-60%)判断标准1、测试过程中EUT的上下行语音输出电平应至少小于-35dB,,接收机性能符合标准相应规格;2、测试后EUT能够正常工作,无用户可察觉的通信质量的降低,无用户控制功能以及数据的丢失,且保持通信连接;AM调制通过AM调制后所得到的调制波频率等于载波,幅度变化等于信号波。左图是以48KHZ方波作为载波,有效值为2.4V的正弦波作为信号波所得到的调制波幅度调制的特点:可以将低频信号波中携带的信息加载到载波上,高