授权原理分析和持久化URL权限管理一、必须知道的三大组件（Overview）二、FilterSecurityInterceptor源码分析SecurityMetadataSource分析三、自定义FilterSecurityMetadataSource对象（实战）自定义表CustomSecurityMetadataSource配置自定义的SecurityMetadataSource测试代码测试效果四、总结一、必须知道的三大组件（Overview）在【深入浅出SpringSecurity（一）】SpringSecurity的整体架构中小编解释过授权所用的三大组件，在此再解释说明一下（三大组件具体

分类目录：《深入浅出TensorFlow2函数》总目录语法tf.random.normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.dtypes.float32,seed=None,name=None)参数shape：输出张量的形状，为一个一维整数张量或Python数组。mean正态分布的平均值。类型为张量或dtype，可与stddev一起广播。stddev：正态分布的标准偏差。类型为张量或dtype，可与mean一起广播。dtype：输出的浮点类型：float16、bfloat16、float32、float64，默认为float32。seed：[int]用于为

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。命名实体识别的背景命名实体识别（NamedEntityRecognition,简称NER）（也称为实体识别、实体分块和实体提取）是信息提取的一个子任务，旨在将文本中的命名实体定位并分类为预先定义的类别，如人员、组织、位置、时间表达式、数

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SpringSecurity的整体架构一、整体架构认证（Authentication）AuthenticationManagerAuthentication登录后的数据保存（SecurityContextHolder）授权（Authorization）ConfigAttribute二、总结这篇博客所述主要是在读《深入浅出SpringSecurity》途中所做的笔记（之前有学SpringSecurity，但了解的比较浅，所以想着看这本书深入一点点，这都是因为上次一个bug调了我几天）下面是这本书pdf的网盘链接，分享给大家（过期了的话，可私信获取）。链接：https://pan.baidu.co

分类目录：《深入浅出PaddlePaddle函数》总目录相关文章：·深入浅出TensorFlow2函数——tf.exp·深入浅出TensorFlow2函数——tf.math.exp·深入浅出Pytorch函数——torch.exp·深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.exp对输入xxx逐元素进行以自然数eee为底指数运算。语法paddle.exp(x,name=None)参数x：[Tensor]该OP的输入为多维Tensor。数据类型为float32、float64。name：[可选，str]具体用法请参见Name，一般无需设置，默认值为None。返回值与x维度相同、数据类型

分类目录：《深入浅出TensorFlow2函数》总目录绘制shape个来自每个给定均匀分布的样本。语法tf.random.uniform(shape,minval=0,maxval=None,dtype=tf.dtypes.float32,seed=None,name=None)参数shape：输出张量的形状，为一个一维整数张量或Python数组。minval：要生成的随机值范围的下限(含)，默认值为0。minval：要生成的随机值范围的上限(不含)，默认值为1。dtype：输出的浮点类型：float16、bfloat16、float32、float64，默认为float32。seed：[in

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·深入浅出TensorFlow2函数——tf.exp·深入浅出TensorFlow2函数——tf.math.exp·深入浅出Pytorch函数——torch.exp·深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.exp对输入input逐元素进行以自然数eee为底指数运算。语法torch.exp(input,*,out=None)→Tensor参数input：[Tensor]输入的向量。out：[可选，Tensor]输出的向量。返回值与x维度相同、数据类型相同的Tensor。实例importpaddle>>>torch.exp(to

使用第三方（Github）授权登录一、OAuth2简单概述二、OAuth2四种授权模式之授权码模式三、Github授权登录准备工作创建SpringBoot项目Vue测试代码测试效果（Github授权登录的具体操作在目录第三“章”）一、OAuth2简单概述下面是《深入浅出SpringSecurity》书中的一段概述：OAuth是一个开放标准（现在所说的OAuth一般都是指OAuth2，即2.0版本），可以理解为是一种协议，该标准允许用户让第三方应用访问该用户在某一网站上存储的私密资源（如头像、照片、视频等），并且在这个过程中无须将用户名和密码提供给第三方应用。通过令牌（token）可以实现这一功

分类目录：《深入浅出TensorFlow2函数》总目录语法tf.Variable(initial_value=None,trainable=None,validate_shape=True,caching_device=None,name=None,variable_def=None,dtype=None,import_scope=None,constraint=None,synchronization=tf.VariableSynchronization.AUTO,aggregation=tf.compat.v1.VariableAggregation.NONE,shape=None,exp