WebApi中添加Jwt鉴权

前言 JSON Web Token(JWT)是一个非常轻巧的规范。这个规范允许我们使用 JWT 在用户和服务器之间传递安全可靠的信息。一个 JWT 实际上就是一个字符串,它由三部分组成,头部、载荷与签名。前两部分需要经过 Base64 编码,后一部分通过前两部分 Base64 编码后再加密而成。针对

聊聊基于Alink库的决策树模型算法实现

示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南(Java版)》 概述 决策树模型再现了人们做决策的过程,该过程由一系列的判断构成,后面的判断基于前面的判断结果,不断缩小范围,最终推出结果。 如下,基于决策树模型预测天气,是最常见的示例。天气的整个预测过程,就是不断地判断推测的过程。 特征分类 特征数据

[golang]在Gin框架中使用JWT鉴权

什么是JWT JWT,全称 JSON Web Token,是一种开放标准(RFC 7519),用于安全地在双方之间传递信息。尤其适用于身份验证和授权场景。JWT 的设计允许信息在各方之间安全地、 compactly(紧凑地)传输,因为其自身包含了所有需要的认证信息,从而减少了需要查询数据库或会话存储

「网络流浅谈」最小割的模型

总结了最小割的四个模型——最大权闭合图,最大密度子图,最小点覆盖集,最大权独立集。带你走进最小割的神秘!

[转帖]这批半导体项目,赔了夫人又折兵

https://m.thepaper.cn/baijiahao_13062359 中国工业科技新闻的权威观察家 文 科工力量专栏作者 铁流 提供对中国高新技术企业和产品的专业点评 日前,业内传闻“济南泉芯”已经烂尾。近年来,国内出现了德淮半导体、武汉弘芯、贵州华芯通等一批关门或烂尾的半导体项目,堪称

【转帖】千亿参数大模型首次被撬开!Meta复刻GPT-3“背刺”OpenAI,完整模型权重及训练代码全公布

https://cloud.tencent.com/developer/article/1991011 千亿级参数AI大模型,竟然真的能获取代码了?! 一觉醒来,AI圈发生了一件轰动的事情—— Meta AI开放了一个“重达”1750亿参数的大语言模型OPT-175B,不仅参数比GPT-3的3750

Word2Vec模型总结

1.Huffman树的构造 解析:给定n个权值作为n个叶子节点,构造一棵二叉树,若它的带权路径长度达到最小,则称这样的二叉树为最优二叉树,也称Huffman树。数的带权路径长度规定为所有叶子节点的带权路径长度之和。Huffman树构造,如下所示: (1)将看成是有n颗树的森林; (2)在森林中选出两

机器学习服务活体检测算法荣获CFCA权威安全认证

随着人脸识别技术在金融、医疗等多个领域的加速落地,网络安全、信息泄露等问题愈为突出,用户对应用稳定性和安全性的要求也更为严格。为保障各行业高效稳定的开展业务,提前发现和应对潜在安全风险,HMS Core 机器学习服务(ML Kit)持续演进人脸检测能力,通过海量样本集训练,不断增强对于非活体攻击的防

面对百度的无期徒刑,幸好还有微软的必应

昨天我们通过【i博客园】公众号发布文章 被百度降权的经历:没有百度的日子,是百度给的无期徒刑 时发现,百度不但没有回心转意,反而对园子的处罚更加严厉了,博客主站(www域名)的新发内容一天内0收录。 而在去年9月21日我们完全解除对百度蜘蛛的屏蔽后(详见博文),9月25日那天一天内的百度收录有20页

ChatTTS,语气韵律媲美真人的开源TTS模型,文字转语音界的新魁首,对标微软Azure-tts

前两天 2noise 团队开源了ChatTTS项目,并且释出了相关的音色模型权重,效果确实非常惊艳,让人一听难忘,即使摆在微软的商业级项目Azure-tts面前,也是毫不逊色的。 ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型,例如大语言助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使...

云原生最佳实践系列 6:MSE 云原生网关使用 JWT 进行认证鉴权

01 方案概述 MSE 网关可以为后端服务提供转发路由能力,在此基础上,一些敏感的后端服务需要特定认证授权的用户才能够访问。MSE 云原生网关致力于提供给云上用户体系化的安全解决方案,其中 JWT 认证能力是在 Json Web Token 这种结构化令牌的基础上实现了一套基于用户体系对用户的 AP

5.2 基于ROP漏洞挖掘与利用

通常情况下栈溢出可能造成的后果有两种,一类是本地提权另一类则是远程执行任意命令,通常C/C++并没有提供智能化检查用户输入是否合法的功能,同时程序编写人员在编写代码时也很难始终检查栈是否会发生溢出,这就给恶意代码的溢出提供了的条件,利用溢出攻击者可以控制程序的执行流,从而控制程序的执行过程并实施恶意行为,本章内容笔者通过自行编写了一个基于网络的FTP服务器,并特意布置了特定的漏洞,通过本章的学习,

算法学习笔记(30):Kruskal 重构树

Kruskal 重构树 这是一种用于处理与最大/最小边权相关的一个数据结构。 其与 kruskal 做最小生成树的过程是类似的,我们考虑其过程: 按边权排序,利用并查集维护连通性,进行合并。 如果我们在合并时,新建一个节点,其权值为当前处理的边的权值,并将合并的两个节点都连向新建的节点,那么就可以得

Kubernetes(K8S) 集群安全机制

概述 访问K8S集群,需要经过三个步骤完成具体操作 认证 鉴权(授权) 准入控制 进行访问时,过程中需要经过 ApiServer,做统一协调,比如门卫,访问过程中需要证书、token、或者用户名+密码,如果访问pod需要 ServiceAccount 认证 传输安全:对外不暴露8080端口,只能内部

Nginx的负载均衡策略

Nginx的负载均衡策略 共六种: 轮询、权重、ip_hash、least_conn、fair、url_hash 1、轮询(Round Robin)负载均衡策略:这是一种基本的负载均衡策略,将请求顺序转发给每个后端服务器,每个后端服务器依次处理请求,而轮询正是按照这样的方式平均地为每个后端服务器分配

PMP-干系人管理

转载请注明出处: 1.分析干系人管理的两大工具 1.1.权力-利益方阵 第一象限:严防死守(重点管理) 第二象限:投其所好(令其满意) 第三象限:保存关注(定期监督) 第四象限:确保知会(及时告知),采用主动咨询的方式 1.2.凸显模型 凸显模型:就是综合分析相关方权力、紧迫性和合法性,确定相关方需

实践Pytorch中的模型剪枝方法

摘要:所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。 本文分享自华为云社区《模型压缩-pytorch 中的模型剪枝方法实践》,作者:嵌入式视觉。 一,剪枝分类 所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。关于什

怎么使用Stable diffusion中的models

Stable diffusion中的models Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫

debug技巧之本地调试

大家好啊,我是summo,今天给大家分享一下我平时是怎么调试代码的,不是权威也不是教学,就是简单分享一下,如果大家还有更好的调试方式也可以多多交流哦。 如果看过我文章的同学应该知道我是一个Java开发,平时都是Spring全家桶。后端和前端虽说都是写代码,但调代码的时候还是有点不同的,前端可以con

[转帖]关于Nacos默认token.secret.key及server.identity风险说明及解决方案公告

https://nacos.io/zh-cn/blog/announcement-token-secret-key.html 近期Nacos社区收到关于Nacos鉴权功能通过token.secret.key默认值进行撞击,绕过身份验证安全漏洞的问题。社区在2.2.0.1和1.4.5版本已移除了自带的