JWT学习文章: 第一篇:JWT原理 第二篇:JWT原理实现代码 上一篇学习了JWT的基本理论,这一篇将根据原理进行代码实现. 要想实现jwt的加密解密,要先生成一个SecurityKey,大家可以在网上工具生成一个随机的密钥.我是在这里生成的. 下面篇幅大量都是代码,因为注释写得很清楚,因此就不再有过多文字说明. 代码实现 新建常量类:Const public class Const { public const string SecurityKey= "MIGfMA0GCSqGSIb3DQE…

jwt JSON Web Tokens,是一种开发的行业标准RFC 7519,用于安全的表示双方之间的声明.目前,jwt广泛的用在系统的用户认证方面,特别是前后端分离项目. 1.jwt认证流程 在项目开发中,一般回按照上图所示的过程进行认证,即:用户登陆成功之后,服务端给用户浏览器返回一个token,以后用户浏览器要携带token再去向服务端发送请求,服务端校验token的合法性,合法则给用户看数据,否则,返回一些错误信息. 传统token方式和jwt在认证方面有什么差异? 传统token方式…

1.COOKIE使用和优缺点 https://www.cnblogs.com/xiaonq/p/11094480.html   1.1 cookie原理: 用户名+密码 cookie是保存在用户浏览器端,用户名和密码等明文信息   1.2 session使用原理 session是存储在服务器端的一段字符串,相当于字典的key 1.用户向服务器发送用户名和密码. 2.验证服务器后,相关数据(如用户角色,登录时间等)将保存在当前会话中. 3.服务器向用户返回session_id,session信息都…

JWT的全称是Json Web Token.它遵循JSON格式,将用户信息加密到token里,服务器不保存任何用户信息,只保存密钥信息,通过使用特定加密算法验证token,通过token验证用户身份.基于token的身份验证可以替代传统的cookie+session身份验证方法. jwt由三个部分组成:header.payload.signature 官网:https://jwt.io/ JWT原理 0x01  JWT认证流程 在项目开发中,一般会按照上图所示的过程进行认证,即:用户登录成功之后…

转载标明出处:http://www.cnblogs.com/adealjason/p/6240122.html 最近想玩一下流计算,先看了flume的实现原理及源码 源码可以去apache 官网下载 下面整理下flume的原理及代码实现: flume是一个实时数据收集工具,hadoop的生态圈之一,主要用来在分布式环境下各服务器节点做数据收集,然后汇总到统一的数据存储平台,flume支持多种部署架构模式,单点agent部署,分层架构模式部署,如通过一个负载均衡agent将收集的数据分发到各个子a…

Java Base64加密.解密原理Java代码 转自:http://blog.csdn.net/songylwq/article/details/7578905 Base64是什么: Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一,大家可以查看RFC2045-RFC2049,上面有MIME的详细规范.Base64编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息.例如,在Java Persistence系统Hibernate中,就采用了Base64来将一个较长的唯一标识符(一般为…

Base64加密解密原理以及代码实现 转自:http://blog.csdn.net/jacky_dai/article/details/4698461 1. Base64使用A--Z,a--z,0--9,+,/ 这64个字符.    2. 编码原理:将3个字节转换成4个字节( (3 X 8) = 24 = (4 X 6) )先读入3个字节,每读一个字节,左移8位,再右移四次,每次6位,这样就有4个字节了.    3. 解码原理:将4个字节转换成3个字节.先读入4个6位(用或运算),每次左移6位…

AC-BM算法原理与代码实现(模式匹配) AC-BM算法将待匹配的字符串集合转换为一个类似于Aho-Corasick算法的树状有限状态自动机,但构建时不是基于字符串的后缀而是前缀.匹配 时,采取自后向前的方法,并借用BM算法的坏字符跳转(Bad Character Shift)和好前缀跳转(Good Prefix Shift)技术.   坏字符跳转即当字符串树中的字符与被匹配内容x失配时,将字符串树跳转到下一个x的出现位置,如果x的字符串树不存在, 则将字符串树向左移动字符串树的最小字符串长度.…

1. 比较器排序(定制排序) 前面我们说到的TreeSet的自然排序是根据集合元素的大小,TreeSet将它们以升序排列. 但是如果需要实现定制排序,比如实现降序排序,则要通过比较器排序(定制排序)实现. 比较器排序是通过Comparator接口帮助的,这个接口包含一个方法int compare(T o1, T o2)方法,该方法用于比较o1和o2的大小: 如果方法返回正整数,则表明o1 大于 o2 如果方法返回0,则表明o1 等于 o2 如果方法返回负整数,则表明o1 小于 o2 int co…

原文:PHP网站安装程序的原理及代码 原理: 其实PHP程序的安装原理无非就是将数据库结构和内容导入到相应的数据库中,从这个过程中重新配置连接数据库的参数和文件,为了保证不被别人恶意使用安装文件,当安装完成后需要修改安装文件. 步骤: 1.检查目录或文件的权限 2.修改或填加配置文件 3.检查配置文件正确性 4.导入数据库 5.锁定或删除安装文件 具体代码: 文件:由于只是展示原理,尽量让其简单化故用小Demo形式演示 install.html 为表单填写文件 doAction.php  为处理…

Lucene是一个基于Java的高效的全文检索库.那么什么是全文检索,为什么需要全文检索?目前人们生活中出现的数据总的来说分为两类:结构化数据和非结构化数据.很容易理解,结构化数据是有固定格式和结构的或者有限长度的数据,比如数据库,元数据等.非结构化数据则是不定长或者没有固定格式的数据,如图片,邮件,文档等.还有一种较少的分类为半结构化数据,如XML,HTML等,在一定程度上我们可以将其按照结构化数据来处理,也可以抽取纯文本按照非结构化数据来处理.非结构化数据又称为全文数据.,对其搜索主要有两种…

KNN原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9670187.html 1. KNN原理 KNN(k-Nearest Neighbour):K-近邻算法,主要思想可以归结为一个成语:物以类聚 1.1 工作原理 给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k (k <= 20)个实例,这 k 个实例的多数属于某个类, 就把该输入实例分为这个类. https://w…

AdaBoost原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9642899.html 基本思路 Adaboost体现的是“三个臭皮匠,胜过一个诸葛亮”,它是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器), 然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).训练过程如下(参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法,他说得非常形象,贴切.) 简单的…

决策树系列三—CART原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9482885.html ID3,C4.5算法缺点 ID3决策树可以有多个分支,但是不能处理特征值为连续的情况. 在ID3中,每次根据“最大信息熵增益”选取当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征的所有取值来切分, 也就是说如果一个特征有4种取值,数据将被切分4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行中, 将不再起作用,所以…

决策树之系列二—C4.5原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9435712.html ID3算法缺点 它一般会优先选择有较多属性值的Feature,因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益,信息增益反映的是,在给定一个条件以后,不确定性减少的程度, 这必然是分得越细的数据集确定性更高,也就是条件熵越小,信息增益越大.为了解决这个问题,C4.5就应运而生,它采用信息增益率来作为选择分支的…

决策树之系列一ID3原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9429257.html 应用实例: 你是否玩过二十个问题的游戏,游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海里想某个事物,其他参与者向他提问题,只允许提20个问题,问题的答案也只能用对或错回答.问问题的人通过推断分解,逐步缩小待猜测事物的范围.决策树的工作原理与20个问题类似,用户输人一系列数据,然后给出游戏的答案.如下表 假如我告诉…

一 简介 Shuffle,简而言之,就是对数据进行重新分区,其中会涉及大量的网络io和磁盘io,为什么需要shuffle,以词频统计reduceByKey过程为例, serverA:partition1: (hello, 1), (word, 1)serverB:partition2: (hello, 2) shuffle之后: serverA:partition1: (hello, 1), (hello, 2)serverB:partition2: (word, 1) 最后才能得到结果: (h…

一 简介 spark核心是RDD,官方文档地址:https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds官方描述如下:重点是可容错,可并行处理 Spark revolves around the concept of a resilient distributed dataset (RDD), which is a fault-tolerant colle…

这篇文章给大家介绍的内容是关于html5实现移动端下拉刷新(原理和代码),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助. 移动端的下拉刷新是一个很常见的功能,也有许多开源库实现了这个功能,不过为了学习,还是先自己写一个例子学习一下.其中用到了一些touch事件和一些DOM属性CSS3属性.直接上代码,代码里面有注释. <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset=&q…

强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法 (从原理到代码实现) 2018-04-01  15:15:42   最近在看policy gradient algorithm, 其中一种比较经典的算法当属:REINFORCE 算法,已经广泛的应用于各种计算机视觉任务当中. [REINFORCE 算法原理推导]  [Pytorch 代码实现] 该图像来自于:https://github.com/JamesChuanggg/pytorch-REINFORCE/blob/master/assets…

https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528722.html Notes on Batch Normalization Notes on Batch Normalization  发表于 2016-05-28 |  分类于 CNN , Op |  阅读次数: 16077 在训练深层神经网络的过程中, 由于输入层的参数在不停的变化, 因此, 导致了当…

这篇文章主要大家详细解析了微信QQ的二维码登录原理js代码,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下 在很多地方就是都出现了使用二维码登录,二维码付款,二维码账户等应用(这里的二维码种马,诈骗就不说了), 二维码验证,多终端辅助授权应用开始多起来,这里先说下啥是二维码,其实二维码就是存了二进制数据的黑白图片, 当出现要求二维码登录的时候,服务器会生成一条临时的唯一的二维码信息,发送到客户端以二维码(图片)的形式写入到网页, 然后你就会看到统一的四个方形的二维码,如果做的好这个二维码信息应…

从原理到代码:大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块 | AI 研习社 PPT链接: https://pan.baidu.com/s/1i5Jrr1N 视频链接: https://v.qq.com/x/page/n0386utnrb0.html?start=492…

转载自:http://www.infoq.com/cn/articles/hdfs-centralized-cache/ HDFS集中式的缓存管理原理与代码剖析 Hadoop 2.3.0已经发布了,其中最大的亮点就是集中式的缓存管理(HDFS centralized cache management).这个功能对于提升Hadoop系统和上层应用的执行效率与实时性有很大帮助,本文从原理.架构和代码剖析三个角度来探讨这一功能. 主要解决了哪些问题 用户可以根据自己的逻辑指定一些经常被使用的数据或者高…

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,…

ConcurrentHashMap 的工作原理及代码实现: 相比于1.7版本,它做了两个改进 1.取消了segment分段设计,直接使用Node数组来保存数据,并且采用Node数组元素作为锁来实现每一行数据进行加锁来进一步减少并发冲突的概率 2.将原本数组+单向链表的数据结构变更为了数组+单向链表+红黑树的结构.为什么要引入红黑树呢?在正常情况下,key hash之后如果能够很均匀的分散在数组中,那么table数组中的每个队列的长度主要为0或者1.但是实际情况下,还是会存在一些队列长度过长的情况…

目录 文章目录 目录 前文列表 冷迁移代码分析(基于 Newton) Nova 冷迁移实现原理 热迁移代码分析 Nova 热迁移实现原理 向 libvirtd 发出 Live Migration 指令 监控 libvirtd 的数据迁移状态 NUMA 亲和.CPU 绑定.SR-IOV 网卡的热迁移问题 最后 参考资料 前文列表 <OpenStack 虚拟机的磁盘文件类型与存储方式> <Libvirt Live Migration 与 Pre-Copy 实现原理> <OpenS…

前言 我们都知道,学安全,懂SQL注入是重中之重,因为即使是现在SQL注入漏洞依然存在,只是相对于之前现在挖SQL注入变的困难了.而且知识点比较多,所以在这里总结一下.通过构造有缺陷的代码,来理解常见的几种SQL注入.本文只是讲解几种注入原理,没有详细的利用过程. 如果想要了解Access的详细手工注入过程,可以看我的这篇文章https://www.cnblogs.com/lxfweb/p/12643011.html 如果想要了解MySQL的详细手工注入过程,可以看我的这篇文章https://w…

前言 上一篇文章中,对union注入.报错注入.布尔盲注等进行了分析,接下来这篇文章,会对堆叠注入.宽字节注入.cookie注入等进行分析.第一篇文章地址:SQL注入原理及代码分析(一) 如果想要了解Access的详细手工注入过程,可以看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/lxfweb/p/12643011.html 如果想要了解MySQL的详细手工注入过程,可以看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/lxfweb/p/12655316.html…

前言 XSS又叫跨站脚本攻击,是一种对网站应用程序的安全漏洞攻击技术.它允许恶意用户将代码注入网页,其他用户在浏览网页时就会受到影响.XSS分为三种:反射型,存储型,和DOM型.下面我会构造有缺陷的代码,从代码分析这三种类型. 如果想要了解XSS基础的可以看我的这篇文章:XSS(跨站脚本攻击)简单讲解 如果想要了解SQL注入原理的可以看我的这两篇文章:SQL注入原理及代码分析(一) SQL注入原理及代码分析(二) 参考文献:<Web安全攻防> 反射型XSS 反射型XSS又叫非持久型XSS,这种…