练习这个容易出现什么错误

练习使用jjwt和Spring Security构建安全的API时，可能会出现以下错误：

1. 配置错误：在配置Spring Security时，可能会出现一些配置错误，例如，拦截规则配置错误、认证失败处理器配置错误等等。这些错误可能会导致API无法正常访问，或者认证失败时无法正确处理。

2. token生成错误：在使用jjwt生成token时，可能会出现一些错误，例如，密钥配置错误、token过期时间设置错误等等。这些错误可能会导致token无法正常生成，或者无法正确验证token的有效性。

3. 权限控制错误：在使用Spring Security进行权限控制时，可能会出现一些错误，例如，授权规则配置错误、用户角色配置错误等等。这些错误可能会导致用户无法访问他们有权限访问的API接口，或者用户可以访问他们没有权限访问的API接口。

4. 错误处理错误：在处理错误时，可能会出现一些错误，例如，错误处理器配置错误、错误消息处理错误等等。这些错误可能会导致API无法正确处理错误情况，或者给出错误的提示信息。

5. 代码错误：在编写代码时，可能会出现一些逻辑错误、语法错误等等。这些错误可能会导致API无法正常工作，或者出现一些难以预料的错误情况。

因此，在练习使用jjwt和Spring Security构建安全的API时，要仔细阅读文档，认真配置和编写代码，并进行充分的测试，以确保API的正确性和安全性。

相关问题

C++这个语言好学吗

### 回答1：
C 语言是一门经典的编程语言，被广泛应用于各种领域，包括系统编程、应用程序开发、科学计算等。它具有良好的移植性和高效的运行性能，因此被认为是一门很有价值的编程语言。

但是，由于 C 语言的语法较为复杂，学习难度较高，所以对于新手来说可能不太容易学习。如果你对编程没有太多经验，可能会觉得 C 语言比较难学。但是，如果你已经掌握了一门编程语言，并且对编程有所了解，学习 C 语言就会变得更容易。

总之，C 语言是一门很有价值的编程语言，但学习难度较高，对于初学者来说可能不太容易。但是，如果你坚持学习，并且有耐心，你应该能够掌握 C 语言。

### 回答2：
C语言是一门相对较易上手的编程语言，对初学者来说是很好学的。首先，C语言的语法相对简单，基本的语法规则不多，容易理解和掌握。其次，C语言是一门结构化语言，程序的逻辑结构清晰，代码可读性强，使得初学者能够快速上手编写简单的程序。此外，C语言在底层编程、算法和数据结构等方面也非常重要，是其他高级编程语言的基础，掌握C语言对于深入学习其他语言更加有益。另外，C语言广泛应用于嵌入式系统、操作系统、网络编程等领域，学习C语言可以为将来的职业发展打下扎实的基础。然而，C语言也有一些难点，比如指针的使用、内存管理等，对于初学者来说可能会有些困惑。但通过系统的学习和练习，这些难点也可以逐渐克服。总的来说，C语言作为一门基础性的编程语言，对初学者来说是非常好学的，也是进阶学习其他编程语言的必备基础。

### 回答3：
C语言是一种历史悠久且广泛应用的编程语言，它是一种高效、灵活且易于学习的语言。对于初学者来说，C语言相对容易理解，它的语法结构简洁明了，没有复杂的概念和特殊的规则。因此，即使没有编程基础的人也能相对轻松地入门。

另外，C语言也是一种功能强大的编程语言。它可以用于开发各种类型的应用程序，包括操作系统、嵌入式系统、游戏开发等。学习C语言可以帮助培养解决问题的思维方式和编程逻辑，对于学习其他高级编程语言也有很大的帮助。

然而，虽然C语言相对容易学习，但是掌握它的全面应用需要花费一定的时间和精力。C语言的语法相对底层，需要对计算机底层原理有一定的了解。此外，错误处理也是C语言的一个挑战，编写不正确的代码容易导致系统崩溃或数据损坏。

总的来说，C语言作为一种通用而强大的编程语言，对于有编程兴趣的人来说非常好学。它不仅可以作为初学者学习编程的入门语言，也是深入研究计算机科学的基础。掌握C语言可以为以后深入学习其他高级编程语言奠定坚实的基础。

模式识别练习题.pdf

1. 一个典型的模式识别系统由数据采集、特征提取、分类器设计和性能评估四个部分组成。数据采集负责获取原始数据，特征提取将原始数据转化为可用于分类的特征向量，分类器设计根据特征向量进行分类决策，性能评估用于评估分类器的性能表现。
2. 在细胞识别中，根据最小错误率贝叶斯决策规则，根据观察值 x 和类条件概率密度分布曲线，判断细胞 x 的类别。
3. BP算法的计算步骤包括前向传播和反向传播，主要缺陷是容易陷入局部最优解。常见的人工神经网络模型包括感知机、多层前馈神经网络等，当前人工神经网络存在的主要问题是泛化能力不足，当前研究任务是提高神经网络的泛化能力。
4. 特征向量是用于描述样本特征的向量，特征空间是由所有特征向量构成的空间。特征提取是从原始数据中提取有用的特征，特征选择是从所有特征中选择最具代表性的特征。决策面是用于将不同类别的样本分开的超平面，决策面方程是用于描述决策面的数学表达式，判别函数是用于将特征向量映射到决策面上的函数。
5. 画出用近邻法则区分两类样本的决策边界，其中第一类样本为 (10)T 和 (01)T，第二类样本为 (00)T 和 (10)T。多层前馈神经网络的拓扑结构图包括输入层、隐藏层和输出层，反向传播算法用于训练多层前馈神经网络。线性判别函数的表达式为 10x1 + 26x2 + 16x3 + 32x4 + 68。