1.目标了解OAUTH2统一认证基本概念了解OAUTH2协议流程了解OAUTH2各种模式类型了解SpringSecurityOAuth设计2.分析传统登陆认证介绍单点登陆认证介绍OAuth2简介OAuth2角色OAuth2协议流程介绍OAuth2授权类型OAuth2授权码模式流程OAuth2简化模式OAuth2密码模式OAuth2客户端模式SpringSecurityOAuth设计3.讲解3.1传统登陆认证传统登陆方式是在每个服务进行登陆认证，每个服务保存自己的用户数据，并独立实现登陆认证逻辑。随着服务的不断扩展，用户数据很难集中统一，开发成本不断增加，用户交互也极为不便。3.2单点登陆认证单
文章目录前言一、引入AOPstarter二、创建切面@Aspect+定义切点@Pointcut三、封装校验@Role角色权限的方法四、AOP两种实现方式4.1前置通知@Before方式4.2环绕通知@Around方式最后前言通过上文7.5SpringBoot拦截器Interceptor实战统一角色权限校验，很多朋友学会了Interceptor实现以后，很想学习如何使用AOP实现统一角色权限校验，所以本文就来安排AOP的实现！对于SpringBoot的AOP的相关基础知识，请参考我之前写过的博客，也是上过综合热榜第一的文章，本文的实战会用到其中的@annotation、@Before、@Arou
华为OD在线OJ:本题通过率100%已购买本专栏用户，请私信博主开通账号，在线刷题！！！在线OJ：立即刷题题库专栏：2023华为OD机试(A卷+B卷)（C++JavaJSPy）题目描述如果矩阵中的许多系数都为零，那么该矩阵就是稀疏的。对稀疏现象有兴趣是因为它的开发可以带来巨大的计算节省，并且在许多大的实践中都会出现矩阵稀疏的问题。给定一个矩阵，现在需要逐行和逐列地扫描矩阵，如果某一行或者某一列内，存在连续出现的0的个数超过了行宽或者列宽的一半[W/2](整除)，则认为该行或者该列是稀疏的。扫描给定的矩阵，输出稀疏的行数和列数。输入描述第一行输入为M和N，表示矩阵的大小M*N，0＜M≤100，0
SpringBoot统一功能的处理文章目录SpringBoot统一功能的处理1.用户登录权限校验1.1最初用户登录验证1.2SpringAOP统一用户登录验证的问题1.3SpringAOP拦截器1.3.1实现自定义拦截器1.3.2将自定义拦截器加入到系统配置1.4拦截器实现原理1.4.1实现流程图1.4.2实现源码剖析1.5统一访问前缀添加2.统一异常处理2.1创建一个异常处理类2.2创建异常检测的类和异常处理方法3.统一数据返回3.1为什么需要统一数据返回?3.2统一数据返回格式的实现3.3统一异常处理在遇到String返回类型时报错的问题3.4ControllerAdvice源码剖析1.用
一点就分享系列(理解篇6）BBA出品Painter—>SegGPT，主打推理的图生图视觉模型文章目录一点就分享系列(理解篇6）BBA出品Painter—>SegGPT，主打推理的图生图视觉模型前言背景下面结合代码使用和论文阅读进行一次浅析，写的比较匆忙，欢迎批评和指正。一、Painter和SegGPT1.1Painter简介1.2SegGPT1.3Painter---->SegGPT1.4Painter详解1.4.1数据集介绍1.4.2项目快速推理使用——展示迁移能力1.4.1模型结构以及训练设计（本节提到的详细代码可以看源码，这里DEIT和VIT比较成熟的原理不作赘述）1.4.2训练损失函数
前言 SpringAOP是一个基于面向切面编程的框架，用于将横切性关注点（如日志记录、事务管理）与业务逻辑分离，通过代理对象将这些关注点织入到目标对象的方法执行前后、抛出异常或返回结果时等特定位置执行，从而提高程序的可复用性、可维护性和灵活性。但使用原生SpringAOP实现统一的拦截是非常繁琐、困难的。而在本节，我们将使用一种简单的方式进行统一功能处理，这也是AOP的一次实战，具体如下：统一用户登录权限验证统一数据格式返回统一异常处理文章目录前言0为什么需要统一功能处理？1统一用户登录权限验证1.1使用原生SpringAOP实现统一拦截的难点1.2使用Spring拦截器实现统一用户登录验证1
所有题目均有五种语言实现。C实现目录、C++实现目录、Python实现目录、Java实现目录、JavaScript实现目录题目 如果矩阵中的许多系数都为零，那么该矩阵就是稀疏的。对稀疏现象有兴趣是因为它的开发可以带来巨大的计算节省，并且在许多大的实践中都会出现矩阵稀疏的问题。 给定一个矩阵，现在需要逐行和逐列地扫描矩
🔈🔈特别提醒，订阅专栏前一定要看好题解语言哦~华为OD机考Pythonhttps://blog.csdn.net/hihell/category_12199275.html华为OD机考C++https://blog.csdn.net/hihell/category_12199283.html华为OD机考真C语言https://blog.csdn.net/hihell/category_12225286.html华为OD机考JAVAhttps://blog.csdn.net/hihell/category_12201821.html华为OD机考JShttps://blog.csdn.net/hi
一直以来，DeepMind引领了强化学习（RL）智能体的发展，从最早的AlphaGo、AlphaZero到后来的多模态、多任务、多具身AI智能体Gato，智能体的训练方法和能力都在不断演进。从中不难发现，随着大模型越来越成为人工智能发展的主流趋势，DeepMind在智能体的开发中不断尝试将强化学习与自然语言处理、计算机视觉领域融合，努力实现不同模态任务的统一。Gato很好地说明了这一点。近日，谷歌DeepMind在一篇新论文《TowardsAUnifiedAgentwithFoundationModels》中，探讨了利用基础模型打造统一的智能体。图片一作NormanDiPalo为帝国理工学院机
Taro一套代码，多端运行，释放双手的摸鱼神器文章目录Taro一套代码，多端运行，释放双手的摸鱼神器1.简介2.准备工作2.1安装及使用2.1.1开发者工具2.1.2tarojs2.1安装tarojs工具3.Taro使用4.限制5.路由跳转汇总6.注意事项7.分享8.Taro的原理1.抹平多端差异9.上线流程10.开发过程中遇到的问题Taro多端统一开发解决方案。一套代码，多端运行，成本低、效率高，意想不到的丝滑。1.简介Taro是一个开放式跨端跨框架解决方案，支持使用React/Vue/Nerv等框架来开发微信/京东/百度/支付宝/字节跳动/QQ小程序/H5/RN等应用现如今市面上端的形态多
