文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

OAuth2授权服务器Keycloak宣布不再适配Spring Boot和Spring Security

它提供了大量的适配器来为其它生态提供一个集成方案，但是就像在Keycloak官方在声明中提到的一样： ❝Keycloak适配器并没有得到它们所需要的爱和关注。 在情人节到来之际，这个声明意味深长。...声明表示Keycloak团队将弃用绝大部分适配器的维护，将更多精力放在Keycloak服务器本身。此外Keycloak的也将通过入门指南为各类应用程序的安全提供指导方案，甚至是适配器替代方案。...即将过期的适配器一览： OpenID Connect Java adapters OpenID Connect Node.js adapters SAML Tomcat and Jetty adapters...OpenID Connect WildFly adapters Spring Security 、Spring Boot adapters 当然还有一些适配器将继续维护： OpenID Connect...2022 年 9 月：不再发布适配器的主要/次要版本 2022 年 12 月：不再发布微型适配器 Keycloak目前作为功能最强大的OIDC服务器，同时其学习成本也比较高，国内教程也比较少，这也是其适配器没有流行起来的重要原因

1.4K20
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

Network in Network(2013)，1x1卷积与Global Average Pooling

，结果直接通过softmax得到每个类别的概率。...image.png 本文将依次介绍上面的创新点，同时顺带介绍 全连接 与 卷积的关系、全连接与GAP的关系，最后给出NIN的网络结构。 mlpconv layer实现 ?...GAP的对比如下图所示，图片来自Review: NIN — Network In Network (Image Classification)，GAP的结果直接输给softmax得到每个类别的概率。...因为只有卷积层，很好地保留了空间信息，增加了可解释性，没有全连接层，减少了参数量，一定程度上降低了过拟合。...论文中没有给出具体的参数配置，实际上，NIN仍是在AlexNet基础上修改而来，相当于在AlexNet的每个卷积层后插入2个 (1times 1) 卷积层，移除了Local Response Norm，

94610

使用Android开发接入第三方原生SDK实现微信登录

中,或者是在其他合适的地方将我们的应用id注册到微信),此处在Application中: // 1.声明一个statid的IWXAPI 以及APPID private static IWXAPI mWxApi...新建一个包 包名为wxapi,新建一个类名为WXEntryActivity的类,这个类名和包名是微信规定的,木有办法,必须一致了 然后在清单文件AndroidManifest.xml中声明该类: <!...之后，调用此接口得到身份信息 private void getUserInfo(String token,String openID){ HttpBase. get("https://api.weixin.qq.com...snsapi_userinfo state 可填可不填的参数，按官方建议最好填写，可用于防止csrf攻击（跨站请求伪造攻击） 5、这时候就可以调起微信授权了，但是如果需要得到微信返回的结果，还需要以下的步骤...6）公众号、移动应用之间统一帐号的话，可利用unionID来满足需求，因为微信返回的openid是根据app id 进行生成的，这样就导致了如果是H5授权那么和Android得到的id不一致 最后附上微信开放平台官方地址

1.8K10

OAuth 详解 什么是 OAuth 2.0 隐式授权类型？

在高层次上，该流程具有以下步骤： 应用程序打开浏览器将用户发送到 OAuth 服务器 用户看到授权提示并批准应用程序的请求 使用 URL 片段中的访问令牌将用户重定向回应用程序 获得用户的许可 OAuth...这通常是很短的时间，大约 5 到 10 分钟，因为在 URL 本身中返回令牌会带来额外的风险。 此令牌已准备就绪！在应用程序可以开始使用它之前没有额外的步骤！...访问令牌本身将记录在浏览器的历史记录中，因此大多数服务器都会发布短期访问令牌以降低访问令牌泄露的风险。因为没有反向通道，隐式流也不返回刷新令牌。...隐式授权类型和 OpenID Connect 在 OpenID Connect 中，服务器id_token除了access_token在 URL 片段中返回一个。...这被认为是传输此数据的不安全通道，因为它很容易被篡改。由于 OpenID Connect ID 令牌包含用户身份等声明，因此必须先验证此令牌的签名，然后才能信任它。

24850

卷积神经网络NIN

NIN的卷积层在传统的CNN网络中，卷积层的操作包括卷积操作，非线性变换（如使用ReLU激活函数），具体过程如下图所示：图片卷积层的操作是在feature map进行卷积和非线性变换，得到新的feature...map，如上图中左侧的feature map在经过卷积层后得到右侧的feature map，图中两个feature map的绿色部分是对应的。...Global Average Pooling在传统的CNN网络中，经过多层的Convolution+Pooling的操作后得到一系列最终的feature map，针对分类问题，通常通过Flatten的操作将多个...，第一，最终的每个feature map与指定的分类类目是对应的，如上图中的蓝色的feature map与第一个分类类目是对应的；第二，全局平均聚合中没有参数。...NIN的网络结构通过将传统的CNN网络中的卷积层替换成MLP卷积层，同时将最后的全连接网络替换成全局平均聚合，便得到了最终的NIN网络结构，如下图所示：图片参照[2]的参数格式，可以绘制出如下的网络结构

53300

一文详解卷积神经网络的演变历程！

在具有很少参数的多个位置上提取类似特征时，具有可学习的参数的卷积是个比较有效的方法。 在没有应用GPU的时候，能够保存参数和计算就成了一个关键优势。...得到非线性； 用 multi-layer neural network（MLP）作为最终分类器； 层层之间用稀疏的连接矩阵，以避免大的计算成本。...这个想法也在最近的Inception和ResNet网络中有所应用。 NiN 2014，Min Lin, Qiang Chen, Shuicheng Yan 的 NiN。...在昂贵的并行块之前，使用1×1卷积块（NiN）来减少特征数量，这通常被称为“瓶颈”，可以减少深层神经网络的计算负担。 它用一个没有 inception modules 的 stem 作为初始层。...用类似于NiN的平均池加上softmax分类器。 ?

1.4K40

python技术面试题(五)

假如客户端发完就断开了链接，然后服务器一直等不到回应，重传了报文还是没有得到回应，服务器不死心啊，服务器就关闭不了链接。客户端这时就是典型的渣男角色，分手你别让别人还抱有幻想是不是？...答：一个运行的程序就是一个进程，没有运行的代码叫程序，进程是系统资源分配的最小单位，进程拥有自己独立的内存空间，所有进程间的数据不共享，开销大。进程之间通信使用Queue。...然后获取QQ登录用户的openid并处理。...参数 说明 openid OpenID是此网站上或应用中唯一对应用户身份的标识，网站或应用可将此ID进行存储，便于用户下次登录时辨识其身份，或将其与用户在网站上或应用中的原有账号进行绑定。...第十四步：如果没有绑定过，将openid加密并返回给客户端。

64120

微信小程序Ⅰ

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。...https://blog.csdn.net/u011415782/article/details/79461942 背景 首先，小程序端的微信支付功能我还没有做，但是之前做过网页版已经微信端唤醒方式的微信支付...服务端要创建接口返回用户openId 服务端代码是 java 的建议参考文章：微信小程序调用微信登陆获取openid及用户信息 java做为服务端 根据网上多数编码同行的介绍可知，微信的域名是无法绑定到自己的小程序中的...，但是根据前面的经验，可以在自己的服务端借用参数code获取openId，最后以json数据方式返回小程序即可 ③....+ res.code) wx.request({ url: 'https://api.youself.com/getOpenId', //此处应在服务端根据得到的

7.7K30

卷积神经网络之-NiN 网络（Network In Network）

因此，全局平均池化的出现替代了全连接层。我们在最后一层 mlpconv 得到的特征图使用全局平均池化（也就是取每个特征图的平均值）进而将结果输入到 softmax 层中。...全局平均池化的优点 全局平均池化没有参数，可以避免过拟合产生。 全局平均池可以对空间信息进行汇总，因此对输入的空间转换具有更强的鲁棒性。 下图是全连接层和全局平均池化的一个对比图 ?...NIN + Dropout 得到 10.41% 的错误率，加上数据增强（平移和水平翻转）错误率降到了 8.81% ?...NiN + Dropout 效果在 MNIST 上效果比 maxout +Dropout 逊色了点 总结 Network In Network 通过创新的创建 MLP 卷积层，提高了网络的非线性表达同时降低了参数量.../pytorch-nin-cifar10

2K20

微信小程序登录方法，授权登录及获取微信用户手机号

先看一下小程序的登录流程 使用说明注意：     调用 auth.code2Session 接口，换取 用户唯一标识 OpenID 、 用户在微信开放平台帐号下的唯一标识UnionID...openid,获取到自己系统账号的id，当前小程序已绑定到微信开放平台帐号,与微信号绑定，使得下次登录微信账号就跟小程序系统的账号绑定。...方法 getUserProfile() { var that = this wx.getUserProfile({ desc: '用于获取用户微信个人信息',// 声明获取用户个人信息后的用途...', data:{ openId:result.data.openId...（国外手机号会有区号） purePhoneNumber String 没有区号的手机号 countryCode String 区号 后端返回的数据 获取得到的开放数据为以下 json 结构： {

2.2K20

微信小程序登录方法，授权登陆及获取微信用户手机号

先看一下小程序的登陆流程 使用说明注意：     调用 auth.code2Session 接口，换取 用户唯一标识 OpenID 、 用户在微信开放平台帐号下的唯一标识UnionID...openid,获取到自己系统账号的id，当前小程序已绑定到微信开放平台帐号,与微信号绑定，使得下次登录微信账号就跟小程序系统的账号绑定。...方法 getUserProfile() { var that = this wx.getUserProfile({ desc: '用于获取用户微信个人信息',// 声明获取用户个人信息后的用途...', data:{ openId:result.data.openId...（国外手机号会有区号） purePhoneNumber String 没有区号的手机号 countryCode String 区号 后端返回的数据 获取得到的开放数据为以下 json 结构： {

74330

按时间轴简述九大卷积神经网络

timeline ---- 1998， Yann LeCun 的 LeNet5 图像特征分布在整个图像上 在具有很少参数的多个位置上提取类似特征时，具有可学习的参数的卷积是个比较有效的方法 在没有应用...GPU的时候，能够保存参数和计算就成了一个关键优势 LeNet5并没有把每个像素都作为大型多层神经网络的一个输入，因为图像是高度空间相关的，如果用了这种方法，就不能很好地利用相关性 LeNet5 的主要特征...： CNN 主要用这3层的序列： convolution, pooling, non-linearity 用卷积提取空间特征 由空间平均得到子样本 用 tanh 或 sigmoid 得到非线性 用 multi-layer...units（ReLU）得到非线性 使用辍 dropout 技巧在训练期间有选择性地忽略单个神经元，来减缓模型的过拟合 重叠最大池，避免平均池的平均效果 使用GPU NVIDIA GTX 580可以减少训练时间...）来减少特征数量，这通常被称为“瓶颈”，可以减少深层神经网络的计算负担 它用一个没有 inception modules 的 stem 作为初始层 用类似于NiN的平均池加上softmax分类器 Inception

1.7K100

Identity Server 4 预备知识 -- OpenID Connect 简介

它是一种安全架构, 它可以告诉你用户是他们所声明的身份, 通常呢, 是通过提供一套安全凭据(例如用户名和密码)给应用程序来证明这一点....而OAuth2则不管用户这些东西, OAuth2的客户端应用只考虑请求token, 得到token, 使用token访问API....所以, 无论客户端是如何得到的access token, 它都无法从access token里得到最终用户的信息以及最终用户的身份认证状态....依赖方现在可以使用Access Token发送请求到用户信息的端点. 5. 用户信息端点返回用户的声明(claims, 相当于是用户的信息)....在Implicit流程里, 所有的tokens都来自于授权端点, 而Token端点并没有用到. 该流程主要用于浏览器内的应用, Access Token和ID Token一同被直接返回给客户端.

95470

XCTF第五期个人认证 部分WP

多开几个环境 自动对局 不知道为啥就出来了 ACTF{y@kumAn_1s_incredl3le} emoji Emoji表情符号解码 二进制转字符串 然后倒置 m1Sc_5I6niN...得到ACTF{m1Sc_5I6niN} Web babyshiro 题目名字提示shiro 查看文件 密码为vulhub 直接找到利用工具 爆破密钥和利用链 直接执行命令 cat /flag.txt.../readflag 得到flag ACTF{We_CANn0T_0ff3r_yOU_41L_xS$_ChAL1ENG3S} beadmin 注册admin 提示已存在 随意注册...即可 ACTF{3asy_csrf_and_bypass_stup1d_tok3n_g3n3rator} 写在后面 由于在准备考研课程，技术方面有点落下了，平时没有练习相关的CTF题目； 偶尔也打了几次比赛...，但是明显没有之前的脑洞和思路； 比如本次比赛MISC的emoji，明明很早就解出字符串了，但是就是想不到倒置，拖了很长时间才想到； 另：shiro工具：https://github.com/j1anFen

22820

SpringBoot整合微信登录

调用 auth.code2Session 接口，换取 用户唯一标识 OpenID 、 用户在微信开放平台账号下的唯一标识UnionID（若当前小程序已绑定到微信开放平台账号） 和 会话密钥 session_key...JwtBuilder builder = Jwts.builder() // 如果有私有声明，一定要先设置这个自己创建的私有的声明，这个是给builder...的claim赋值，一旦写在标准的声明赋值之后，就是覆盖了那些标准的声明的 .setClaims(claims) // 设置签名使用的签名算法和签名使用的秘钥...* @return */ public static Claims parseJWT(String secretKey, String token) { // 得到...= jsonObject.getString("openid"); return openid; } } mapper层属于一些基本的数据库查询这里就不展示代码了 2.4 JwtToken

50651

深度学习500问——Chapter04：经典网络解读（1）

4个特征图和全部6个特征图进行映射，得到的参数个数计算公式为： ，在原论文中解释了使用这种采样方式原因包含两点：限制了连接数不至于过大（当年的计算能力比较弱）；强制限定不同特征图的组合可以使映射得到的特征图学习到不同的特征模式...，分别在两个GPU中经过核为 、步长（stride）为4的卷积后，分别得到两条独立的 的输出数据。...下采样层 实际上是嵌套在卷积中的最大池化操作，但是为了区分没有采用最大池化的卷积层单独列出来。在 卷积层中的池化操作之后（ReLU激活操作之前），还有一个LRN操作，用作对相邻特征点的归一化处理。...4.4.2 模型结构 图4.6 NIN网络结构图 NIN由三层的多层感知卷积层（MLPConv Layer）构成，每一层多层感知卷积层内部由若干的局部全连接层和非线性激活函数组成，代替了传统卷积层中采用的线性卷积核...使用全局平均池化来代替最后一个全连接层，能够有效地减少参数量（没有可训练的参数），同时池化用到了整个特征图的信息，对空间信息的转换更加鲁棒，最后得到的输出结果可直接作为对应类别的置信度。

11310

微信小程序Ⅴ

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。...运行效果如下： 注意观察我的数据获取情况，你会发现其中包含了 "unionID",这是因为我在微信开放平台进行了绑定操作，如果你没有这样的操作，那么就不会有这个数据 ?...第三步，后续处理 根据上一步得到的 e.detail 打印出的对象数据，直接进行提取所需要的数据（比如微信昵称和头像链接、性别等）； 然后通过 wx.request() 存储到自己的服务器中即可； 注意...： > 其实，获取当前登录用户的 "openID/unionID" 信息在前面"(一)"已经可以简单的获得了; > 但是如果想继续当前的步骤的话： 我们完全可以直接通过获得的 "encryptedData...提示： > 此时只要进行数据转化即可得到我们所需要的 "openid/unionid" 重要信息; > 比如，我需要用到此信息去数据库比对该用户的业务信息等; > 当然，我建议的是在服务端获取到数据后就与自己的数据库进行匹配处理即可

13.5K20
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券