gin 框架,登录验证功能,然后每个接口都需要鉴权,用哪个包?

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Gin框架使用Casbin进行用户权限校验

以下是测试项目目录 一、配置model conf/casbin_rbac_model.conf # 请求 [request_definition] r = sub,obj,act ...# 策略(.csv文件p的格式,定义的一行为policy rule;p,p2为policy rule的名字。)

delphi接口带上请求头是什么意思_Gin框架使用JWT进行接口验证

背景: 在如今前后端分离开发的大环境中,我们需要解决一些登陆,后期身份认证以及鉴权相关的事情,通常的方案就是采用请求头携带token的方式进行实现。本篇文章主要分享下在Golang语言下使用jwt-go来实现后端的token...

一起使用GO(golang) 来做一后台管理系统系列(3) 编写鉴权控制 jwt

编写此目的,主要是为了验证token,校验用户登陆数据,还可进行权限访问等等: 创建jwt.go。 本演示位于middleware下 直接上代码,不多说: ... 请求前验证Token */ func JWT() gin.HandlerFu

GoWeb框架Gin-简明教程

Gin 简介 Gin is a HTTP web framework written in Go (Golang). It features a Martini-like API with much better performance –...Gin使用 Go/golang 语言实现的 HTTP Web 框架接口简洁,性能极高。截止 1.4.

深入Gin框架内幕(二)

主要介绍了Gin框架中是如何创建一HTTP服务以及内部的核心结构和常用的一些结构体方法,并在最后以一简单的示例来详细讲解Gin框架内部具体是如何运行的,但是在最后我们会发现使用了一Context引用对象的一些...

Golang Gin/Ace/Iris/Echo RBAC 鉴权

Grbac是一快速,优雅和简洁的RBAC框架。它支持增强的通配符并使用Radix树匹配HTTP请求。令人惊奇的是,您可以在任何现有的数据库和数据结构中轻松使用它。 grbac的作用是确保指定的资源只能由指定的角色访问。请...

Gin 框架

Gin框架介绍 Gin是一个用 Go (Golang) 编写的 web 框架。它是一类似于martini但性能更好的API框架,不同于谢大主导的Beegoweb框架,后者更像是Python语言中的Django框架,内部包含了开发一web程序所需的各种组件...

GRBAC: 轻量级 golang RBAC 框架

GRBAC [外链图片转存失败(img-CfxxjlBE-1562227337813)(https://circleci.com/gh/storyicon/grbac/tree/master.svg?style=svg)] [外链图片转存失败(img-TeLYj88u-1562227337815)...

Golang架构直通车——理解Gin

文章目录Gin是什么Gin代码解析路由(Router)中间件(Middleware)自定义一全局中间件自定义一局部中间件 Gin是什么 Gin使用 Go/golang 语言实现的 HTTP Web 框架接口简洁,性能极高。 Gin 特性 快速:...

cant find main module in 命令行_go-module作为管理器搭建go的web服务器

本篇博客主要介绍了如何从零开始,使用Go Module作为依赖管理,基于Gin来一步一步搭建Go的Web服务器。并使用Endless来使服务器平滑重启,使用Swagger来自动生成Api文档。源码在此处:项目源码大家可以先查看源码,...

易语言搭建web服务器_go-module作为管理器搭建go的web服务器

本篇博客主要介绍了如何从零开始,使用Go Module作为依赖管理,基于Gin来一步一步搭建Go的Web服务器。并使用Endless来使服务器平滑重启,使用Swagger来自动生成Api文档。源码在此处:项目源码大家可以先查看源码,...

go-module作为管理器搭建go的web服务器

本篇博客主要介绍了如何从零开始,使用Go Module作为依赖管理,基于Gin来一步一步搭建Go的Web服务器。并使用Endless来使服务器平滑重启,使用Swagger来自动生成Api文档。 源码在此处:项目源码 大家可以先查看源码,...

运维开发工程师(BKDS)理论基础

社区版如何将第三方系统放在工作台中使用? A. 社区版不支持第三方系统链接接入 B. 通过修改配置文件添加第三方系统链接 C. 通过PaaS平台DB管理端:domain/admin,添加“常用链接” D. 直接登录数据库,修改DB数据,...

如何构建优质的推荐系统服务?| 技术头条

作者丨gongyouliu来源 | 大数据与人工智能(ID:ai-big-data)任何一优质的软件服务必须考虑高性能、高可用(HighAvailability)、...

适合新手:手把手教你Go快速搭建高性能、可扩展的IM系统(有源码)

本文为开源工程:“github.com/GuoZhaoran/fastIM”的配套文章,原作者:“绘你一世倾城”,现为:猎豹移动php开发工程师,感谢原作者的技术分享。 0、引言 阅读提示:本文适合有一定网络通信技术基础的IM新手阅读...

使用Docker实现丝般顺滑的持续集成

但对于许多朋友来说,可能从未听说过持续集成这词,抑或只是了解概念但并没有实践过。 什么是持续集成?它对软件开发有哪些好处呢? 持续集成的概念 随着软件开发复杂度的不断提高,团队开发成员间如何更好地协同...

2 小时快速搭建一高可用的 IM 系统

知道的越多,不知道的就越多,业余的像一棵小草!编辑:业余草来源:https://www.xttblog.com/?p=4994本文快速搭建的 IM 系统也是使用 Go 语言来快速实现的,...

js 生成二维码_一位教师的诉求:excel学生成绩,能不能让学生扫二维码查询?能。...

2 - 查询:本文提供的接口,可供本地电脑使用,或部署到服务器,提供学生查询。3 - 鉴权:默认使用学生学号作为其权限。下面是使用界面的实际效果图。准备数据表新建一数据表,我们写一些随机数字,用于模拟学生...

聊聊微服务集群当中的自动化工具

概念其实有些广泛,而我的知识广度也有限,我会尽量通俗的语言来描述什么是微服务,什么是集群,以及为什么我们需要微服务集群 。为什么需要集群可以去看看《小强开饭店-从单体应用到微服务》,这篇文章非常...

java swarm集群_聊聊微服务集群当中的自动化工具

什么是微服务这概念其实有些广泛,而我的知识广度也有限,我会尽量通俗的语言来描述什么是微服务,什么是集群,以及为什么我们需要微服务集群 。为什么需要集群可以去看看《小强开饭店-从单体应用到微服务》,这...

高可用、高性能、高扩展推荐系统的构建过程及架构演进

本文来自:大数据与人工智能(公众号ai-big-data)文章作者:gongyouliu任何一优质的软件服务必须考虑高性能、高可用(HighAvailability)...

基于websocket单台机器支持百万连接分布式聊天(IM)系统

使用golang实现websocket通讯,单机可以支持百万连接,使用gin框架、nginx负载、可以水平部署、程序内部相互通讯、使用grpc通讯协议。 本文内容比较长,如果直接想clone项目体验直接进入项目体验 goWebSocket项目...

拆轮子:网关GOKU-API-Gateway

最近想学习一下网关相关的知识,搜了一下,看到有悟空API网关的项目。文档图文并茂,又是企业级别的,决定就是它了,项目地址:GOKU-API-Gateway 问题 看在源码之前,得先定一下目标,盲目地看代码容易迷失。在看...

go技术文章精选(2019)

gocn_news_set_2019 gocn_news_2019-12-31 Go 系列教程:https://dev.to/digitalocean/how-to-code-in-go-32p0 Go modules:最小版本选择 ...部署服...

构建优质的推荐系统服务

来源 | 大数据与人工智能(ID:ai-big-data)作者 | gongyouliu前言:文章中简单提到了推荐Web服务模块,这一模块也是直接与用户交互的部分,在整个推荐系统业务流中具有...任何一优质的软件服务必须考虑高性能...

大数据Spark实战视频教程

大数据Spark实战视频培训教程:本课程内容涉及,Spark虚拟机安装、Spark表配置、平台搭建、快学Scala入门、Spark集群通信、任务调度、持久化等实战内容。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于M

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记,内容覆盖所有考点

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