在本示例中，我们将深入探讨如何将Spring Boot（2.1.9.RELEASE）的安全特性与Keycloak 4.0.0身份验证服务相结合，为Web应用程序提供强大的身份管理和安全控制。Keycloak是一个开源的身份和访问管理解决方案，它允许开发者轻松地在应用中集成单点登录（SSO）功能，同时提供了用户账户管理、身份验证和授权服务。 我们需要了解Spring Security，这是Spring Boot默认的安全模块，提供了一套完整的安全控制框架。在Spring Boot应用中，可以通过简单的配置或注解来启用和定制安全行为。在这个例子中，我们将利用Spring Security与Keycloak的适配器，使得Spring Boot应用能够识别和处理Keycloak发出的JWT（JSON Web Tokens）。 Keycloak 4.0.0是这个示例中使用的版本，它包含了多项改进和增强，如支持OpenID Connect 1.0协议、OAuth 2.0以及JWT。OpenID Connect是基于OAuth 2.0的一个身份层协议，允许用户通过一个身份提供者（如Keycloak）进行认证，而OAuth 2.0则主要用于授权，让应用能够访问用户的资源。 为了集成Keycloak，我们需要在Spring Boot应用中添加相关依赖。这通常可以通过在`pom.xml`文件中引入`keycloak-spring-boot-starter`依赖来实现，它会自动配置Spring Security以与Keycloak服务器通信。同时，我们需要在`application.properties`或`application.yml`中配置Keycloak的相关服务器地址、realm（域）、client ID和secret。 在代码层面，我们可能需要创建一个`KeycloakConfigResolver`，用于在启动时动态加载Keycloak的配置信息。接着，我们可以使用`@EnableGlobalMethodSecurity(prePostEnabled = true)`注解开启方法安全，这样我们可以在控制器方法上使用`@Secured`或`@PreAuthorize`注解来控制访问权限。 对于登录和注销功能，Spring Security和Keycloak会提供默认的处理逻辑，但也可以根据需求进行自定义。例如，你可以创建自定义的登录和注销页面，或者定义登录失败处理器。此外，Keycloak的资源服务器功能允许你对受保护的API进行细粒度的权限控制。 在客户端，用户通常会被重定向到Keycloak服务器进行身份验证，然后返回一个JWT令牌。这个令牌包含用户信息和权限，Spring Boot应用会验证这个令牌，并根据其内容来确定用户的权限。为了处理JWT，我们需要配置一个`KeycloakAuthenticationProvider`，并注册到Spring Security的`AuthenticationManager`中。 总结来说，这个"spring-boot-keycloak-example"展示了如何将Spring Boot的安全特性与Keycloak结合，以实现高效的身份验证和授权机制。通过这个示例，开发者可以学习到如何在Spring Boot应用中集成Keycloak，理解如何配置和使用Keycloak的适配器，以及如何处理JWT令牌，从而提升应用的安全性和用户体验。在实际开发中，这样的集成可以极大地简化身份管理和访问控制，尤其是在多应用环境中，实现跨应用的单点登录。

基于领航者ZYNQ7020平台的手写数字识别系统：结合OV7725摄像头数据采集与HDMI显示技术优化卷积神经网络识别性能的工程实现,基于领航者ZYNQ7020实现的手写数字识别工程。 ov7725摄像头采集数据，通过HDMI接口显示到显示屏上。 在FPGA端采用Verilog语言完成硬件接口和外围电路的设计，同时添加IP核实现与ARM端交互数据。 ARM端完成卷积神经网络的书写数字的识别。 在此工程的基础上，可以适配到正点原子的其他开发板上，也可以继续在FPGA端加速卷积神经网络。 基于领航者ZYNQ7020实现的手写数字识别工程… ,基于领航者ZYNQ7020的手写数字识别工程；ov7725摄像头采集；HDMI显示；FPGA设计Verilog接口与外围电路；ARM端卷积神经网络识别；工程适配与FPGA加速。,"基于ZYNQ7020的领航者手写数字识别系统：OV7725摄像头数据采集与HDMI显示"

内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB平台，利用长短期记忆网络（LSTM）与极端梯度提升（XGBoost）相结合进行多变量时序预测的项目实例。项目旨在应对现代多变量时序数据的复杂性，通过LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，XGBoost则进一步利用这些特征进行精准回归预测，从而提升模型的泛化能力和预测准确性。文档涵盖项目背景、目标意义、挑战及解决方案，并提供了具体的数据预处理、LSTM网络构建与训练、XGBoost预测以及结果评估的MATLAB代码示例。; 适合人群：对时序数据分析感兴趣的科研人员、工程师及学生，尤其是有一定MATLAB编程基础和技术背景的人群。; 使用场景及目标：①适用于能源管理、交通流量预测、金融市场分析、医疗健康监测等多个领域；②通过LSTM-XGBoost融合架构，实现对未来时刻的精确预测，满足工业生产调度、能源负荷预测、股价走势分析等需求。; 其他说明：项目不仅提供了详细的模型架构和技术实现路径，还强调了理论与实践相结合的重要性。通过完整的项目实践，读者可以加深对LSTM和XGBoost原理的理解，掌握多变量时序预测的技术要点，为后续研究提供有价值的参考。

为提高足式移动机器人的避障能力和路径规划效率,提出一种凸优化与A*算法结合的路径避障算法.首先,基于半定规划的迭代区域膨胀方法IRI-SDP(iterative regional inflation by semi-definite programming),通过交替使用两种凸优化算法快速计算出地面环境中无障碍凸多边形及其最大面积内切椭圆,用于移动机器人的局部避障和任务动作规划;然后,结合经典的A*算法,建立机器人局部和世界坐标系、机器人质心轨迹转换模型、碰撞模型和启发式代价函数,在全局环境中寻找最优成本最小的路径;最后,通过仿真实验验证该算法的有效性.

在Android开发中，集成二维码和条形码扫描功能是一个常见的需求。`zbar`和`zxing`（也称为Zebra Crossing）是两个流行的开源库，用于读取和生成这些编码。在这里，我们将深入探讨这两个库，以及如何将它们结合到Android Studio（AS）模块中。 **zbar** zbar是一个跨平台的二维码和条形码识别库，它支持多种类型的编码，如QR码、Code 128、Code 39等。在Android中，zbar通常通过JNI（Java Native Interface）与Java代码交互，提供原生的扫描性能。开发者需要编写C++代码来封装zbar的功能，并通过JNI桥接调用Java方法。这样做的好处是扫描速度快，但缺点是增加了项目的复杂性，需要处理NDK相关的问题。 **zxing** ZXing，意为“Zebra Crossing”，是一个全方位的条码处理库，支持多种编码格式，不仅限于Android平台。它提供了Java版本的库，可以直接在Android应用中使用，而无需涉及NDK。ZXing包含一个名为"core"的组件，用于解码，以及一个"android-embed"组件，包含一个简单的相机预览界面和用户交互。开发者可以通过集成ZXing的库，创建自定义的扫描界面或利用ZXing的Intent接口调用系统扫描器。 **结合zbar和zxing** 在某些情况下，开发者可能希望结合zbar和zxing的优点，例如，利用zbar的高性能扫描和zxing的广泛支持。这可能是因为zbar不支持某些特定的编码格式，或者开发者希望在特定场景下优化扫描性能。将两者结合到一个AS模块中，可以方便地在项目中根据需要切换扫描引擎，或者为不同的编码类型选择最佳的解码库。 集成步骤通常包括： 1. **创建AS模块**：在Android Studio中新建一个Module，作为扫描功能的封装。 2. **添加库依赖**：在Module的build.gradle文件中，添加对zbar和zxing库的依赖。zbar可能需要手动导入库文件，因为官方仓库可能没有提供AAR或JAR。 3. **封装扫描接口**：创建一个Java接口，定义扫描方法，如`startScan()`和`decodeImage(Bitmap)`, 这样可以在不关心具体实现的情况下调用扫描功能。 4. **实现接口**：针对zbar和zxing分别实现这个接口，处理扫描逻辑，如初始化相机、捕获图像、调用原生解码库等。 5. **选择解码库**：在主应用中，可以根据需求动态选择使用哪个库进行扫描。 通过这种方式，你不仅可以充分利用两个库的优势，还能使代码更具有可扩展性和灵活性。同时，将这个模块化设计意味着你可以轻松地在其他项目中复用这个扫描功能，减少了重复工作。 总结，`zbar`和`zxing`都是强大的条码和二维码处理工具，它们各有优缺点。结合这两个库创建一个AS模块，可以提供更加健壮和全面的扫描解决方案，适应各种项目需求。在实际开发中，应根据项目的特性和性能要求来决定使用哪个库，或者如何结合它们。

基于CNN-LSSVM数据分类预测算法的Matlab代码实现（2019A版及以上适用）,基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机(CNN-LSSVM)的数据分类预测 CNN-LSSVM分类 matlab代码 注：要求 Matlab 2019A 及以上版本 ,基于卷积神经网络; 最小二乘支持向量机; 数据分类预测; MATLAB 2019A 代码,CNN-LSSVM分类算法的数据预测 MATLAB 2019A+代码示例 在当前的科技发展背景下，数据分类预测技术在模式识别、图像处理、生物信息学等多个领域得到了广泛的应用。其中，卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习算法，因其在图像和视频识别、自然语言处理等方面表现出色，已经成为数据分析领域的重要工具。而最小二乘支持向量机（LSSVM）则是一种有效的监督式学习方法，主要用于分类和回归分析。CNN与LSSVM的结合——CNN-LSSVM数据分类预测算法，既融合了CNN在特征提取上的优势，又利用了LSSVM在分类上的高效性和准确性。 本套Matlab代码实现的CNN-LSSVM数据分类预测算法，是专为Matlab 2019A及以上版本设计的。该算法通过两个主要模块实现高效的数据分类预测：卷积神经网络负责从输入数据中自动学习到高级特征表示；最小二乘支持向量机根据CNN提取的特征进行分类决策。该算法的核心思想是将CNN强大的特征提取能力与LSSVM出色的分类能力相结合，以达到在各种复杂数据分类任务中的优化效果。 为了更好地理解和应用CNN-LSSVM算法，本代码提供了一系列的文件，包括相关的文档和图像文件。这些文件详细阐述了CNN-LSSVM算法的理论基础、实现步骤以及相关的代码示例。在文档中，用户可以找到算法的数学描述、系统架构、以及关键参数的调整和优化策略。图像文件则可能包含了算法运行过程中的某些可视化结果，帮助用户直观地理解数据在模型中的处理流程。 通过这些文件的学习，用户不仅能够掌握如何利用Matlab实现CNN-LSSVM算法，还能够了解该算法在实际问题中的应用，例如在医疗图像分析、交通标志识别、语音识别等领域的成功案例。此外，该代码还可能包含了如何在Matlab中加载和处理数据集、如何构建和训练CNN-LSSVM模型、如何评估模型性能等实践知识。这些实践环节对于学习者而言至关重要，它们不仅加深了对算法理论的理解，还提高了学习者解决实际问题的能力。 在技术不断进步的今天，掌握先进的数据分类预测技术对于科研工作者和工程师来说是一项不可或缺的技能。CNN-LSSVM作为其中的佼佼者，已经成为该领域的研究热点。而本套Matlab代码的实现，为相关的学习者和研究者提供了一条深入研究和应用该技术的捷径，为他们在数据科学的道路上披荆斩棘、勇往直前。

Comsol结合达西与PDE模拟地下水流：孔隙率增大与非均质性的导水路径及速度场、压力场分析,“Comsol达西与PDE结合揭示地下水流作用下孔隙率变化与导水路径可视化研究”,Comsol达西与pde结合描述地下水流作用下，孔隙率不断增大，孔隙率非均质，，可进行导水路径的查看，渗流速度场，压力场均可导出。 SPKC ,Comsol; 达西定律; PDE; 地下水流; 孔隙率; 非均质; 导水路径; 渗流速度场; 压力场,Comsol达西模型与PDE结合分析地下水流及孔隙率变化 在现代水文地质学及环境科学的研究中，理解地下水流动机制及其与土壤孔隙率之间的相互作用至关重要。本文将深入探讨使用Comsol软件结合达西定律和偏微分方程（PDE）模拟地下水流的方式，特别是孔隙率变化对导水路径、渗流速度场和压力场的影响。 达西定律是描述流体在多孔介质中流动的一个基本定律，其表达为流体的流量与介质的渗透系数、流体的粘度、流动面积以及流体流经的距离和压力梯度的乘积成正比，与流动距离成反比。在实际应用中，达西定律提供了一个简化的模型来预测地下水在岩土中的流动速率和方向。 然而，达西定律在复杂的地下环境中并不总是足够准确，因为它假设介质是均匀且各向同性的，这与实际情况往往不符。为了解决这个问题，研究者通常采用PDE来描述地下水流的动态过程。PDE能够更加细致地描述地下水在不均匀介质中的运动，考虑了如孔隙率的空间变化等更为复杂的因素。 在本次研究中，Comsol软件的使用为模拟和分析地下水流提供了强大的工具。Comsol是一款多物理场耦合仿真软件，能够处理多种物理现象，并允许用户在同一个仿真环境中分析多个物理过程的相互作用。通过该软件，研究者能够创建详尽的地下地质模型，并结合达西定律与PDE来模拟地下水流动。 研究中特别关注孔隙率的变化对地下水流的影响。孔隙率是描述土壤或岩石中孔隙体积与总体积比值的参数，它直接影响了地下水流动的难易程度。孔隙率的变化可能是由于水文地质条件变化，如降水、温度、化学反应等因素引起的。在模型中，孔隙率的增加通常会导致地下水流速度的增加，但同时也会受到介质非均质性的影响。 非均质性指的是地下介质在空间分布上的不一致性，这可能是由于岩石类型、裂隙发育程度、土壤类型等因素造成的。非均质介质的地下水流模拟比均质介质更为复杂，需要在模型中考虑不同的渗透系数。研究者利用Comsol软件，可以模拟出地下水流在非均质介质中的实际流动情况，分析出具体的导水路径。 此外，渗流速度场和压力场的分析是评估地下水流影响的关键。渗流速度场可以显示地下水流动的速度分布，而压力场则揭示了地下水流动过程中压力的变化。这两者对于理解地下水资源的分布、评估污染的传播途径以及地下水的开采都具有重要意义。 在本次研究中，研究者可能通过一系列的模拟实验，生成了导出的地下水流速度场和压力场，以及孔隙率变化情况的可视化图像。这些图像可以直观地展示地下水流在不同孔隙率和非均质性条件下的流动特性，为地下水管理和保护提供了科学依据。 本次研究通过Comsol软件结合达西定律和PDE，成功模拟了地下水流在孔隙率变化和非均质性介质中的流动情况，为地下水资源的评估与保护提供了新的视角和方法。

内容概要：本文介绍了使用ComSol软件进行地下水流模拟的方法，特别是将达西定律与偏微分方程(PDE)结合，用于描述孔隙率非均质状态下的水流行为。文中详细探讨了两种孔隙率分布模型——随机分布和韦伯分布的生成方法及其特点，并提供了相应的Python代码示例。此外，还分享了模型的构建步骤、后处理技巧以及一些实用的小贴士，如如何设置边界条件、优化求解器配置等。 适合人群：从事地下水模拟、环境科学、地质工程等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：①学习并掌握ComSol软件中达西定律与PDE方程的应用；②理解随机分布和韦伯分布在地下水流模拟中的表现差异；③提升数据处理和可视化能力，更好地展示模拟结果。 其他说明：附带的视频教程和代码文档有助于加深对模型的理解和实际操作。

基于势能法的含齿根裂纹直齿轮时变啮合刚度计算程序及非线性动力学分析,势能法求解含齿根裂纹的直齿轮时变啮合刚度，根据Wu文献并结合其它文献采用MATLAB编写的含齿根裂纹的时变啮合刚度程序，同时考虑了齿轮变位情况。 另有考虑双齿啮合时，齿基刚度重复计算的修正程序。 如有雷同，谨防受骗。 同时有计算齿轮啮合刚度的石川法和Weber能量法。 另有齿轮非线性动力学程序，包括相图、频谱图、时域图、庞加莱映射、分岔图及最大李雅普诺夫指数。 ,势能法; 齿根裂纹; 时变啮合刚度; MATLAB程序; 齿轮变位; 双齿啮合; 齿基刚度修正; 石川法; Weber能量法; 齿轮非线性动力学程序; 相图; 频谱图; 时域图; 庞加莱映射; 分岔图; 李雅普诺夫指数。,基于势能法与石川法的直齿轮啮合刚度分析程序与修正方法研究

在当今快速发展的技术环境中，Web开发人员需要不断地寻找提高生产效率和用户体验的方法。对于前端开发者而言，代码提示是一种常见的功能，它能够帮助开发者更快地编写代码，并减少错误。随着Vue.js框架的流行，其第三版Vue3引入了更多现代化的特性，如响应式系统、组件和插件的新方法等，为开发者提供了更加灵活和强大的工具集。 SpringBoot作为后端Java开发框架，它的主要特点是简化了企业级应用的搭建和开发过程。通过约定优于配置的原则，SpringBoot能够帮助开发者快速启动和运行基于Spring的应用程序。它提供了一系列的自动配置特性，使得开发者可以专注于业务逻辑的实现而不是基础设施的配置。 在云计算领域，阿里云提供了各种云服务，其中百炼大模型是一套面向AI领域的高性能计算解决方案，旨在为用户提供快速、稳定、易用的深度学习平台。通过结合阿里云百炼大模型，开发者可以实现高效的数据处理和机器学习模型训练，从而在项目中实现高级的人工智能功能。 将Vue3、SpringBoot以及阿里云百炼大模型结合在一起，可以构建出一个强大的全栈应用，实现从前端的高效编码到后端的数据处理和存储，再到利用云计算平台进行AI模型调用的完整流程。本文将探讨如何使用Vue3结合SpringBoot调用阿里云百炼大模型，以实现类似Cursor的代码提示生成效果。 需要创建一个Vue3项目，并在其内部集成SpringBoot作为后端服务。这可以通过创建一个SpringBoot项目并通过REST API与之通信来完成。Vue3项目将负责前端的用户交互和展示，而SpringBoot应用将处理业务逻辑和数据存储，并通过API与阿里云百炼大模型进行交互。 在实现代码提示功能时，需要调用阿里云百炼大模型进行深度学习训练，以理解编程语言的语法和结构。通过分析用户输入的代码片段，模型能够预测并生成接下来可能出现的代码片段，从而提供代码提示功能。这种模仿Cursor的代码提示生成效果能够显著提高编码效率，尤其是在编写复杂或重复性代码时。 具体到技术实现，Vue3组件可以通过WebSocket或者Ajax与SpringBoot后端进行实时通信。后端接收到请求后，将数据转发给阿里云百炼大模型，并接收模型返回的代码提示结果。然后，将这些结果通过WebSocket或Ajax返回给前端Vue3组件，并展示给用户。这一过程中，SpringBoot起到了中间件的作用，实现了前后端的有效整合。 在安全性方面，使用SpringBoot还能够利用其安全框架来保证API的访问安全。通过使用Spring Security等安全机制，可以实现用户身份验证和授权，确保只有授权用户才能访问敏感的代码提示功能。 整个系统的部署和运行可以依赖于阿里云提供的基础设施。通过容器化技术如Docker，可以将Vue3前端和SpringBoot后端部署到阿里云的ECS实例中，而阿里云百炼大模型则可以通过API直接调用。这样，整个应用的部署、扩展和维护都将变得更加灵活和高效。 采用Vue3结合SpringBoot调用阿里云百炼大模型，能够实现一个模仿Cursor的代码提示生成效果，为开发者提供了一个强大、高效且安全的开发环境。这种结合了前端框架的灵活性、后端框架的强大处理能力以及云计算的强大计算和存储能力的技术栈，展现了现代Web开发和云服务结合的强大潜力。