springboot集成springSecurity
时间: 2023-11-24 19:05:34 浏览: 76
springboot整合springSecurity
Spring Security 是一个基于 Spring 的安全框架，提供了一组完整的安全性功能，包括身份验证、授权、防止 CSRF 攻击等等。Spring Boot 基于 Spring，自然也集成了 Spring Security。下面是 Spring Boot 集成 Spring Security 的步骤：
1. 在 pom.xml 中添加 Spring Security 的依赖：
```xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
</dependency>
```
2. 编写一个继承自 WebSecurityConfigurerAdapter 的配置类，并使用 @EnableWebSecurity 注解开启 Spring Security：
```java
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
@Override
protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
http
.authorizeRequests()
.antMatchers("/", "/home").permitAll()
.anyRequest().authenticated()
.and()
.formLogin()
.loginPage("/login")
.permitAll()
.and()
.logout()
.permitAll();
}
@Autowired
public void configureGlobal(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
auth
.inMemoryAuthentication()
.withUser("user").password("password").roles("USER");
}
}
```
上面的代码中，我们配置了 Spring Security 的基本功能：对所有请求进行身份验证，允许访问首页和登录页面，使用 inMemoryAuthentication 来指定用户和密码。
3. 在 application.properties 或 application.yml 中配置登录页面的 URL：
```properties
spring.security.login.form=/login
```
4. 编写一个登录页面，例如一个 Thymeleaf 模板：
```html
<!DOCTYPE html>
<html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Login</title>
</head>
<body>
<form th:action="@{/login}" method="post">
<div><label>Username: <input type="text" name="username"/></label></div>
<div><label>Password: <input type="password" name="password"/></label></div>
<div><input type="submit" value="Log in"/></div>
</form>
</body>
</html>
```
这样就完成了 Spring Boot 集成 Spring Security 的配置。当用户访问受保护的页面时，会被重定向到登录页面进行身份验证。如果用户输入的用户名和密码正确，就会跳转到原来请求的页面。如果不正确，就会显示错误信息。
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资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。"
知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。
4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。
5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。
6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。
7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。
8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。
9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。
资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master"，表明用户获取的是一套完整的项目文件夹，其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
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2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。
3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。
4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。
5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。
6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。
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