sa_token和shiro
时间: 2024-01-18 15:02:48 AIGC 浏览: 121
sa_token是一种基于JWT的身份验证和授权机制，而shiro是一个Java安全框架，提供了身份验证、授权、加密、会话管理等功能。
sa_token相对于shiro来说，更加轻量级，使用起来更加简单，但是功能相对也更加有限。而shiro则提供了更加全面的安全解决方案，但是使用起来相对复杂一些。
sa_token的优点在于其使用JWT作为token的生成和验证方式，JWT具有自包含性和可扩展性，可以在token中携带用户信息和权限信息，方便后续的访问控制。而shiro则提供了更加灵活的身份验证和授权方式，可以根据具体业务需求进行定制。
相关问题
Sa-Token和shiro有什么区别
### Sa-Token 和 Apache Shiro 的比较
#### 功能对比
Apache Shiro 是一个强大的Java安全框架，提供了认证、授权、加密和会话管理等功能[^2]。而Sa-Token则是另一个专注于权限管理和身份验证的轻量级框架。
- **认证机制**
- Apache Shiro 使用 Realm 来实现认证逻辑，通过自定义Realm可以灵活处理不同数据源的身份验证需求[^3]。
- Sa-Token 提供了更简洁的API接口用于登录校验，支持多种方式如用户名密码、手机验证码等方式完成用户的鉴权操作。
- **授权模型**
- 在Shiro中，可以通过配置INi文件或者编程式地设置角色与权限映射关系来控制资源访问；同时也允许开发人员创建自己的`AuthorizingRealm`来自定义复杂的业务场景下的权限判断规则。
- 对于Sa-Token而言，默认采用基于URL路径匹配策略来进行细粒度的操作级别许可分配，并且能够方便扩展以适应特定应用的需求。
#### 性能表现
由于两者设计初衷有所区别，在性能方面也存在一定差异：
- 当涉及到大规模并发请求时，Sa-Token因为其内部优化以及较少的功能模块依赖可能会表现出更好的响应速度；
- 而对于复杂的企业级应用场景来说，虽然Shiro可能稍显笨重但由于其丰富的特性集仍然具有不可替代的优势[^4]。
#### 易用性和学习曲线
- 鉴于官方文档的质量和支持社区活跃程度等因素考量，初次接触这两款工具的新手开发者或许会觉得Apache Shiro的学习成本相对较高一些，不过一旦掌握了核心概念之后就能轻松应对大多数实际项目中的安全挑战[^1]。
- 反观Sa-Token，则以其简单明了的设计理念赢得了众多开发者的青睐，尤其适合快速迭代的小型Web应用程序或是希望降低维护难度的技术团队选用[^5]。
```java
// 示例代码展示如何使用Sa-Token进行基本的身份验证
import cn.dev33.satoken.SaManager;
import cn.dev33.satoken.stp.StpUtil;
public class SimpleLoginExample {
public static void main(String[] args){
// 登录账号id为10001的用户, 并指定账户类型为 "login"
StpUtil.login(10001L);
System.out.println("当前登录会话是否有效：" + StpUtil.isLogin());
}
}
```
sa-token框架和springsecurity和shiro的区别
sa-token、Spring Security 和 Shiro 都是 Java 中常见的安全框架，它们的主要区别如下：
1. 功能特点：
- sa-token：专注于会话管理，提供了轻量级的权限认证和角色认证功能，支持多种会话存储方案。
- Spring Security：提供了完整的安全框架，包含认证、授权、攻击防护等各种安全特性，但是配置相对复杂。
- Shiro：提供了完整的安全框架，包含认证、授权、攻击防护等各种安全特性，配置相对简单。
2. 应用场景：
- sa-token：适用于小型项目和快速开发，具有简单易用、灵活性强等特点。
- Spring Security：适用于大型项目和对安全性要求较高的场景。
- Shiro：适用于中小型项目和对安全性要求较低的场景，具有易于扩展、简单易用等特点。
3. 社区支持：
- sa-token：社区相对较小，但是作者积极维护和更新。
- Spring Security：社区非常活跃，有大量的第三方插件和扩展。
- Shiro：社区活跃度较高，有大量的第三方插件和扩展。
总的来说，三个框架各有优劣，选择哪个框架主要根据具体应用场景和需求来决定。
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### Hyperledger Fabric v2
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jq是一个轻量级且灵活的命令行JSON处理器，常用于处理JSON数据。在区块链项目中，jq可以帮助开发者处理链码或智能合约的数据，特别是在与网络节点交互时。
### JavaScript 标签
标签“JavaScript”表明本项目或相关文档中会涉及到JavaScript编程语言。Hyperledger Fabric v2支持多种智能合约语言，其中JavaScript是一个广泛使用的选项。JavaScript在编写链码时提供了灵活的语法和强大的库支持，是进行区块链开发的一个流行选择。
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### 综合知识点
1. 智能合约与区块链技术可以自动化执行多方面可信交易，降低交易成本并提高效率。
2. Hyperledger Fabric v2为企业提供一个安全、模块化、可扩展的区块链平台。
3. Accord Project Cicero结合Markdown格式的CiceroMark，将自然语言定义的合同条款转换为可执行的智能合约。
4. 智能合约的安装和部署涉及到一系列配置步骤，包括设置环境变量、安装必要的软件工具等。
5. JavaScript是编写智能合约的流行语言之一，为区块链开发提供灵活性和强大的库支持。
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Libshare: Salesforce的高效可重用模块集合
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Libshare的各个组成部分的知识点如下：
1. 设置模块：在Salesforce应用程序中，应用程序设置的管理是必不可少的一部分。设置模块提供了一种简便的方式存储应用程序的设置，并提供了一个易用的API来与之交互。这样，开发者可以轻松地为不同的环境配置相同的设置，并且可以快速地访问和修改这些配置。
2. Fluent断言模块：断言是单元测试中的关键组成部分，它们用于验证代码在特定条件下是否表现预期。Fluent断言模块受到Java世界中Assertj的启发，提供了一种更流畅的方式来编写断言。通过这种断言方式，可以编写更易于阅读和维护的测试代码，提高开发效率和测试质量。
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4. JsonMapper模块：随着Web API的广泛应用，JSON数据格式在应用程序开发中扮演了重要角色。JsonMapper模块为开发者提供了一个更高级别的抽象，用于读取和创建JSON内容。这能够大幅简化与JSON数据交互的代码，并提高开发效率。
5. utils模块：在软件开发过程中，经常会遇到需要重复实现一些功能的情况，这些功能可能是通用的，例如日期处理、字符串操作等。utils模块提供了一系列已经编写好的实用工具函数，可以用于节省时间，避免重复劳动，提高开发效率。
6. 记录器模块：记录器通常用于记录应用程序的运行日志，以便于问题诊断和性能监控。系统提供的System.debug功能虽然强大，但在大型应用中，统一的记录器包装器可以使得日志管理更加高效。记录器模块支持记录器名称，并且可以对日志进行适当的封装。
7. App Logger模块：App Logger模块扩展了记录器模块的功能，它允许开发者将日志语句保存到一个精心设计的App Log对象中。此外，App Logger模块支持存储长达56k字符的日志内容，这对于复杂应用的监控和调试非常有用。
8. 应用程序任务模块：在处理异步作业时，例如批量数据处理或定时任务，需要有一个框架来管理和跟踪这些任务。应用程序任务模块提供了一个框架，用于处理可排队的作业，并能够跟踪这些任务的执行情况。
通过Libshare提供的这些模块，Salesforce的开发者能够减少开发工作量，加快开发速度，并提高代码质量。这些模块能够帮助开发者避免重复的“造轮子”工作，专注于核心业务逻辑的实现。同时，由于Libshare作为托管程序包发布，开发者无需担心代码的维护和管理，只需将其添加到自己的Salesforce组织中即可使用。
Libshare的发布也强调了可重用性的重要性，这是软件工程领域中长期提倡的一个原则。通过使用可重用的组件，开发者能够遵循DRY（Don't Repeat Yourself）原则，从而减少代码的冗余，提高生产效率，同时降低因重复编写相同代码而导致错误的风险。
总之，Libshare是一个有价值的资源，对于那些希望在Salesforce平台上快速构建高效、可靠应用程序的开发者来说，这些预置的、经过测试的模块无疑是一个强大的助手。
机器学习技术要点与应用解析
# 机器学习技术要点与应用解析
## 1. 机器学习基础概念
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在编程中，数据类型起着关键作用。Python 具有动态类型特性，允许变量在运行时改变类型。常见的数据类型转换函数包括 `bool()`、`int()`、`str()` 等。例如，`bool()` 函数可将值转换为布尔类型，`int()` 用于将值转换为整数类型。数据类型还包括列表（`lists`）、字典（`dictionaries`）、元组（`tuples`）等集合类型，其中列表使用方括号 `[]` 表示，字典使用花括号 `{}` 表示，元组使用圆括号 `()` 表示。
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<think>
我们之前已经讨论了如何将音频文件显示在QListView中，并希望实现点击播放。现在遇到的问题是点击列表项没有反应。
原因分析：
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3. 媒体路径可能不正确。
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步骤2：将QListView的点击信号（clicked）连接到自定义的槽函数，在该槽函数中设置播放列表的当前索引并播放。
步骤3：
SM-CNN-Torch: Torch实现短文本对排名的CNN模型
标题中提到的“SM-CNN-Torch”是一个深度学习框架Torch的实现版本，它基于Severyn和Moschitti在2015年SIGIR会议上发表的一篇论文所描述的卷积神经网络（CNN）模型。这篇论文的内容主要关注的是如何利用CNN对短文本对进行有效的排名，这一点对于问题回答（question-answering, QA）系统来说至关重要。实施该CNN模型的目标是为了更好地处理问答系统中的文本对比较问题，例如，在搜索引擎中确定哪些文档与用户的查询更加相关。
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在模型准备工作中，还需要注意的是Python版本，因为模型运行依赖于Python环境，建议的版本为2.7或更高版本。此外，描述中还提到了并行处理的线程数设置，这表明模型在运行过程中可能会涉及到并行计算，以加速计算过程。通过设置环境变量OMP_NUM_THREADS，可以指定并行计算时的线程数。
文件名称列表中的“SM-CNN-Torch-master”表示这是该仓库的主目录，包含了所有实现Severyn和Moschitti CNN模型的相关文件。
该存储库还包含了一些附加信息，例如，原始Torch实现已经被PyTorch版本所取代。PyTorch是Torch的一个分支，它提供了更多的功能和更易于使用的接口，对研究人员和开发者来说更加友好。此外，该仓库目前仅用于存档目的，这意味着原始的Torch代码不再被积极维护，而是作为一种历史记录保留下来。
标签“deep-learning”表明该项目是一个深度学习项目，所使用的模型是深度神经网络，特别是卷积神经网络。标签“question-answering”则直接指向了问题回答系统，这是深度学习的一个重要应用领域。标签“convolutional-neural-networks”指明了所使用的网络类型是卷积神经网络，它在图像处理和自然语言处理中都有广泛应用。而“Lua”标签则是因为Torch是用Lua语言编写的，尽管它通常与Python一起使用，但也有一个使用Lua的版本。
总的来说，SM-CNN-Torch是一个专门针对短文本对排名的深度学习模型的实现，它允许研究人员和开发者利用已经发表的研究成果来搭建和测试自己的模型，同时为了解其背后原理和实现细节提供了具体的代码和数据处理流程。
Python与机器学习基础入门
# Python与机器学习基础入门
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### 1.1 Anaconda与Miniconda
Anaconda 功能丰富，自带集成开发环境（IDE）和独立于官方 Python 仓库的包仓库。若不需要这些额外功能，可选择安装 Miniconda，它仅包含 Conda 和 Python，安装包更小。
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- **安装方式**：Conda 和 pip 在安装包时操作相似，例如使用 Conda 安装特定版本的 Keras 可使用命令 `conda install keras=2.2.4`。
- **功能特点**：
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<think>
嗯，用户这次提出了一个非常具体的技术问题，想深入了解YaRN和KV Cache这两个深度学习领域的前沿技术。从用户能准确说出这两个专业术语来看，ta应该是有一定NLP基础的研究者或工程师。
用户提供的三个引用材料很有意思：引用1是关于YARN资源配置的，虽然标题里有"YaRN"但内容其实是Hadoop YARN，这可能是关键词匹配错误；引用2和3则真正涉及YaRN技术，提到Qwen模型通过YaRN扩展上下文长度到131K tokens。不过用户特别说明这些引用仅供参考，重点还是上次对话中提到的KV Cache问题。
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