Apache Shiro 是 Java 的一个安全框架。目前，使用 Apache Shiro 的人越来越多，因为它相当简单，对比 Sp ring Security，可能没有 Spring Security 做的功能强大，但是在实际工作时可能并不需要那么复杂的东西，所 以使用小而简单的 Shiro 就足够了。对于它俩到底哪个好，这个不必纠结，能更简单的解决项目问题就好了。 本教程只介绍基本的 Shiro 使用，不会过多分析源码等，重在使用。 Shiro 可以非常容易的开发出足够好的应用，其不仅可以用在 JavaSE 环境，也可以用在 JavaEE 环境。Shiro 可以帮助我们完成：认证、授权、加密、会话管理、与 Web 集成、缓存等。这不就是我们想要的嘛，而且 Shiro 的 API 也是非常简单；
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一个国家的人要生活得好，就必须生产得好。制造业要具备什么能力才能让整个经济保持现有的创新水平，又要具备什么能力才能提升现有的创新水平？
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本书对有关决策是如何产生的观点进行了初步介绍，全面而简洁地阐述了有关决策是如何产生的观点。本书的观点并不新奇，对决策学习者来说并不陌生，在一些研究资料中也有详细的论述。本书将这些观点以最本质、最简明扼要的形式呈现给读者，是对决策根本问题的初次介绍
虽然区块链伴随比特币而产生,但比特币仅仅只是区块链技术1.0的一个重要应用。梅兰妮·斯万在《区块链:新经济蓝图及导读》中,将区块链的发展阶段按照其进程分为区块链1.0时代、区块链2.0时代、区块链3.0时代。
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集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）
在工业 4.0 浪潮推动下，工业物联网（IIoT）迅猛发展，重塑着传统工业运维格局。汽轮机作为工业关键动力源，其可靠运行对各行业意义非凡。本论文紧扣 IIoT 赋能汽轮机运维这一核心，以振动分析为切入点深入探索。开篇详述振动基础与测量原理，从振动基础概念、测量传感器原理到多元分析方法，为后续诊断打基础；依傍 IIoT 数据优势剖析振动标准与评定，确保精准运维决策。针对轴系不平衡、转子弯曲、动静碰磨等频发故障，借 IIoT 实时、海量数据挖掘故障特征与处理策略，实现早期预警。拓展至辅机振动领域，利用 IIoT 连通性规范标准、剖析案例。深入研讨 TSI 与 TDM 融合创新应用，提升智能化诊断水平。聚焦汽轮机叶片，基于 IIoT 多源监测实现故障精准识别与检修。最终阐述整机检维修工艺及缺陷处理，全方位保障汽轮机在 IIoT 加持下稳定高效运行，助力工业产业升级。
本文基于已有研究，将地方政府这一主体引入到了可再生能源发电企业与储能公司的合作中，构建了包含地方政府、可再生能源发电企业和储能公司的三方演化博弈模型，分析了不同合作模式的条件，并用Matlab仿真分析了特定情形下初始选择概率、地方政府给予可再生能源发电企业和储能公司的补贴额度、上级政府对地方政府的处罚额等参数对合作动态的影响。
针对综合能源系统的低碳经济调度和调度过程中信息交互隐私保护的问题，本文建立了IES低碳经济调度模型，并引入了阶梯式碳交易机制，提出基于同态加密的完全一致性低碳经济调度算法。仿真结果表明，系统优化后的运行成本相较于初始供需平衡时的经济成本降低了4%，同时系统碳排放量也减小了4%， 所提方法在保护数据隐私的情况下，实现系统最优经济性与低碳性调度。作为一个初步研究，本文针对具有无向图的IES给出了完全一致性调度算法设计。然而IES由于节点间的空间位置、通信功率等呈现有向特性，如何针对有向通信拓扑设计完全一致性调度算法，是本文后续需要解决的问题。
在DeepSeek的使用过程中，可能会遇到DeepSeek的深度思考过程质量很高，但最终回答质量不够好可以尝试将DeepSeek的深度思考过程复制下来，给到Kimi、豆包、GPT等其他大模型进行回答
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