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（4）Superset权限使用场景
灵活使用预置的角色，可以快速满足业务上安全控制需求。 本文先介绍这几个角色，然后结合实际的安全访问控制的场景，看在Superset中怎样实现。 角色权限介绍 Admin： 拥有所有权限。 apache/incubator-superset/issues/3938 https://github.com/apache/incubator-superset/issues/2326 本文列举了权限使用几种场景
9.5K120发布于 2018-01-30 - 来自专栏明明如月的技术专栏
ChatGPT 4 的 6 个最佳使用场景
这意味着你需要慎重考虑在何种情况下使用 GPT-4，并选择性地将最适合的任务交给它，以便让其发挥更大作用。 GPT-4 当前的使用限制 在撰写本文时，要使用 ChatGPT 与 GPT-4 配合使用，你必须是付费的 ChatGPT Plus 订阅用户。 然而，GPT-4 在某些类型的任务上明显优于 GPT-3.5 Turbo。很多情况下，使用 GPT-4 效果更好。 在 ChatGPT 中使用 GPT-4 的一个不错用途是为 GPT-3.5 制定提示词。 这种方法可以帮助你在比仅仅使用 GPT-4 的情况下更少的时间内获得更好的结果。 简单地向 GPT-4 解释你需要 GPT 3.5 做什么，并要求一个提示词来获得那个结果。
70520编辑于 2023-07-10 - 来自专栏明明如月的技术专栏
GPT-4 的 6 个最佳使用场景
这意味着你需要慎重考虑在何种情况下使用 GPT-4，并选择性地将最适合的任务交给它，以便让其发挥更大作用。 GPT-4 当前的使用限制 在撰写本文时，要使用 ChatGPT 与 GPT-4 配合使用，你必须是付费的 ChatGPT Plus 订阅用户。 然而，GPT-4 在某些类型的任务上明显优于 GPT-3.5 Turbo。很多情况下，使用 GPT-4 效果更好。 在 ChatGPT 中使用 GPT-4 的一个不错用途是为 GPT-3.5 制定提示词。 这种方法可以帮助你在比仅仅使用 GPT-4 的情况下更少的时间内获得更好的结果。 简单地向 GPT-4 解释你需要 GPT 3.5 做什么，并要求一个提示词来获得那个结果。
1.2K20编辑于 2023-06-09 使用场景
特点和使用场景数据完整性：FOREIGN KEY 约束确保引用表中的数据必须在主表中存在，从而维护了数据的引用完整性。
26200编辑于 2024-11-15- 来自专栏coding个人笔记
Vuex使用场景
然而在vuex的使用上本人出现了很大的歧义。到底什么场景使用vuex？于是搜集了一些资料，但是没有太权威的文章，只能结合资料整理了一些本人自己的观点。 这是官网给出的定义，而在我的理解就是：应用遇到多个组件共享状态时，使用vuex。 于是我整理了以下几点： 涉及非父子组件之间跨组件共享数据 组件基于数据创建，多个组件使用这个数据，各组件之间的联系不可预料 同一个数据在不同页面控制某个属性，且多个页面都能修改这个数据 好吧，实在编不下去了 ，总结来总结去就是多个组件共享数据或者是跨组件传递数据，这些场景下使用vuex，但是一个子组件只在这个父组件之中使用，这是强耦合的，那么就应该放在页面的data里面。
1.2K20发布于 2020-04-24 - 来自专栏喵叔's 专栏
=＞符号使用场景
=>在C#项目开发中会经常被用到，但是有相当一部分的开发人员并不清楚怎么读和它的使用场景，那么这篇文章我就来带领大家详细学习一下=>的使用场景。 怎么读？ 使用场景 定义只读属性 我们先来看一段代码： public class Man : IPet { public string Title=> "猫咪"; public string Sex { get private void Form_Loaded(object sender, EventArgs e) { DiscoverKinectSensor(); } 总结 本篇文章主要讲解了=>的使用 ，一个是定义只读属性，一个是匿名委托，这两个场景需要牢记。
88830编辑于 2021-12-20 - 来自专栏大数据-BigData
Hudi使用场景
将OLTP源(如事件日志、数据库、外部源)中的数据吸收到data Lake中是一个常见问题，不幸的是，这个问题只能通过使用混合的吸收工具以零碎的方式解决。 对于RDBMS的导入，Hudi通过Upserts提供了更快的加载，而不是使用昂贵和低效的批量加载。 使用类似Debezium或Kafka Connect或Sqoop增量导入工具并将它们应用到DFS上的等价Hudi表中是很常见的。 Hudi通过使用不同种类的指标，快速而有效地实现了这一点。 所有这些都是由Hudi DeltaStreamer工具无缝实现的，该工具与其余代码紧密集成，我们总是试图添加更多的数据源，以使用户更容易。
1.8K20编辑于 2022-01-19 - 来自专栏互联网技术栈
Zookeeper 使用场景
image.png 主要使用场景汇总 应用 场景描述 使用示例 备注 命名服务 服务注册、服务发现功能 dubbo 配置服务 利用ZK的树形数据存储保持配置信息 分布式锁 利用ZK临时顺序节点，
52420发布于 2018-12-12 - 来自专栏大数据-BigData
Kafka使用场景
使用消息代理有各种各样的原因(将处理与数据生成器解耦，缓冲未处理的消息，等等)。 根据我们的经验，消息传递的使用通常是相对较低的吞吐量，但可能需要较低的端到端延迟，并且常常依赖于Kafka提供的强大的持久性保证。 日志聚合 许多人使用Kafka作为日志聚合解决方案的替代品。日志聚合通常收集服务器上的物理日志文件，并将它们放在一个中心位置(可能是文件服务器或HDFS)进行处理。
1K20编辑于 2022-01-19 - 来自专栏springBoot3.0
Redis使用场景
; } return flag == 1; } public static void releaseLock(String key) { jedis.del(key); } 4、 全局ID int类型，incrby，利用原子性 incrby userid 1000 分库分表的场景，一次性拿一段 5、计数器 int类型，incr方法 例如：文章的阅读量、微博点赞数、允许一定的延迟，
72030编辑于 2023-03-06 - 来自专栏码猿技术专栏
Redis使用场景
Redis使用场景 1.1. 缓存 1.2. 排行榜系统 1.3. 计数器应用 1.4. 社交网络 1.5. 消息队列系统 Redis使用场景 缓存 缓存机制几乎在所有的大型网站都有使用,合理地使用缓存不仅可以加快数据的访问速度,而且能够有效地降低后端数据源的压力。 第 排行榜系统 排行榜系统几乎存在于所有的网站,例如按照热度排名的排行榜,按照发布时间的排行榜,按照各种复杂维度计算出的排行榜,Redis提供了列表和有序集合数据结构,合理地使用这些数据结构可以很方便地构建各种排行榜系统
77900发布于 2019-12-31 - 来自专栏自动化、性能测试
性能测试必备知识（4）- 使用 stress 和 sysstat 分析平均负载过高的场景
/configure make&&make install 平均负载和 CPU 使用率的实际栗子 前言 前面一篇文章也讲到了平均负载和 CPU 使用率的三个场景，接下来我们分别对这三个场景举例子 需要打开三个终端访问同一个 Linux 机器哦 我的 Linux 是虚拟机，2个cpu，2核 CPU 密集型进程 第一个终端 在第一个终端运行 stress 命令，模拟一个 CPU 使用率 100% 的场景 stress -c 所以，只看到系统 CPU 使用率升高 解决办法 使用 stress 的另一个参数 -d ，含义上面已经说了哦 stress --hdd 1 -t 600 --hdd-bytes 4G 再通过 mpstat 可以看到 iowait 是明显升高了，虽然我们的 CPU 使用率也较高 当做了几次尝试之后，包括启动了 2个、4个进程，发现 CPU 使用率仍然保持在 30%+，而 iowait 则不断升高，最高可达到 可以看到 kworker 写入字节的进程 和 stress 进程的 CPU 使用率都是偏高的 大量进程的场景 目的 当系统中运行进程超出 CPU 运行能力时，就会出现等待 CPU 的进程 第一个终端 这次模拟
2.6K20发布于 2020-07-21 - 来自专栏全栈程序员必看
kafka应用场景包括_rabbitmq使用场景
传统的数据发送需要发送4次上下文切换，采用sendfile系统调用之后，数据直接在内核态交换，系统上下文切换减少为2次。根据测试结果，可以提高60%的数据发送性能。 行为跟踪 – Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。 元信息监控 作为操作记录的监控模块来使用，即汇集记录一些操作信息，可以理解为运维性质的数据监控吧。 日志收集 日志收集方面，其实开源产品有很多，包括Scribe、Apache Flume。 很多人使用Kafka代替日志聚合（log aggregation）。日志聚合一般来说是从服务器上收集日志文件，然后放到一个集中的位置（文件服务器或HDFS）进行处理。 流处理 这个场景可能比较多，也很好理解。保存收集流数据，以提供之后对接的Storm或其他流式计算框架进行处理。
1K30编辑于 2022-11-04 - 来自专栏太阳影的学习记录
UE4——给场景添加天空盒
最近在网上找不到相关的资料，大部分都主要与自己制作个天空盒有关，而几乎没有一个资料是关于如何给一个空白的场景（新建的场景，此时没有天空盒所以场景是一片漆黑的）添加一个天空盒的。 添加天空盒 Unity3D中我们直接就有设置可以配置默认的场景天空盒，但是UE4没有。 UE4添加天空盒的方式是： 首先，添加新蓝图，一个继承Actor的蓝图，给这个蓝图添加Static Mesh组件。
4.1K50发布于 2021-10-15 - 来自专栏全栈程序员必看
MongoDB 使用场景_mongodb使用教程
开机指定数据库位置 mongod –dbpath d:\data\db –dbpath 选择数据库文档所在的文件夹 根据网络参考知识，应使用: mongod –storageEngine \data\db 1.用 mongoVue 直接打开连接即可 2.用命令行 另外开一个 cmd 输入 mongo 连接数据库 show dbs 查看库列表 use [name] 使用 ，新建 db 查看当前使用的数据库 等等 ，剩余命令参考 菜鸟教程 网络参考知识: (MongoDB新的存储引擎为wiredTiger ,在这种存储引擎下面，我们用可视化工具MongoVUE
69010编辑于 2022-09-27 - 来自专栏架构之路
IdentityHashMap的使用场景
IdentityHashMap的使用场景 JDK1.4就加入了这个map类型，它是使用 == 判断相等，而不是hashmap的equals方法判断相等。 那么，它有什么应用场合呢？ 当然是需要我们必须使用地址相等来判断值相等的场合，以及我们确定只要其地址不相等，则其equals方法的结果也必定不相等的场合。 例如：ThreadLocal类 这个类的原理是根据thread从其内部map中获取线程独立的值，那么，我们使用只判断相等的IdentityHashMap，就会比用HashMap要快些。
2.2K30发布于 2018-03-19 - 来自专栏阿杜的世界
ThreadLocal的使用场景
最近项目中遇到如下的场景：在执行数据迁移时，需要按照用户粒度加锁，因此考虑使用排他锁，迁移工具和业务服务属于两个服务，因此需要使用分布式锁。 我们使用缓存（Tair或者Redis）实现分布式锁，具体代码如下： @Service public class Locker { @Resource(name = "tairClientUtil lockerBeanThreadLocal.get(); tairClientUtil.invalid(lockKey); } } 因为每个线程可能携带不同的userid发起请求，因此在这里使用 如果开发者希望将类的某个静态变量（user ID或者transaction ID）与线程状态关联，则可以考虑使用ThreadLocal。
69820发布于 2018-08-06 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
FFmpeg的使用场景
m3u8的文件怎么转成常用的mp4格式？ FFmpeg是其中的一种解决方案。FFmpeg是一个免费的开源程序库，一个命令行工具软件，专门用来编辑处理各种音视频或图像。 它的使用，还是有些技巧的。 使用 ffmpeg只能通过命令行的操作，如下是最基础的一个指令， C:\Users\admin>ffmpeg -i "https://newcntv.qcloudcdn.com/asp/hls/main maxbr=1000" -c copy output.mp4 其中， -i：指定输入源（m3u8文件路径或URL） -c copy：直接复制原始流（不重新编码），速度最快且无损质量 output.mp4 ：输出文件名 output.mp4就是转换后的，可以直接打开。
1K10编辑于 2025-06-11 - 来自专栏全栈测试开发日记
Jmeter BeanShell使用场景
场景使用 场景1 1、请求头中参数需要做哈希256加密，如果在内置函数处理不了的情况，首先考虑的就是使用beanShell取样器，如图： 备注：这里可以将接口的请求报文放到beanshell 里面，并且还可以使用内置函数进行参数化，当然也可以自己写。 场景2 1、两个接口A和B，接口A的响应报文中有一个List数据，是接口B请求报文的参数，这个时候使用正则或Json提取器都无法全部一次提取到这个列表，需要加个beanshell组合使用。 用正则的话，只能匹配到一个一个的list，如图： 正则提取器+beanShell组合使用 遇到这种场景，想要拿到这个列表的数据，必须要用beanshell和正则配合使用。 Json提取器+beanShell组合使用 我们可以使用json提取器，这里有两种，一种跟上面一样，获取元素总数，一种是直接返回所有数据，但是这里返回的所有数据是用逗号隔开的，不是列表的，需要处理。
95720编辑于 2023-02-02 - 来自专栏Java技术分享
mq的使用场景
mq的作用 通过异步方式对系统解耦 增加系统的并发处理能力 通过异步方式对系统解耦 以用户注册为例，一般情况下： 分下一下，上面过程存在的一些问题： 注册过程会调用4个服务（注册服务、邮件服务、短信服务 增加系统的并发处理能力 以电商中的秒杀场景为例，采用同步处理： 用户点击秒杀 调用订单服务，验证库存、锁定库存 跳转到支付页面进行支付 分析一下，存在的问题： 验证库存、锁定库存会访问数据库 秒杀场景 其他一些使用场景 系统日志的处理 系统手机日志，异步发送到mq，日志服务队从mq中拉取消息进行各种处理，关于这个以后我们会专门讨论。 通过事件驱动的一些业务，也可以使用mq实现 总结 mq是采用异步的方式来解决系统耦合性的问题，并发处理的问题；重点是在于异步，那么什么情况下使用异步呢？ 当调用方不强依赖于被调用方的结果的时候，可以采用异步的方式进行处理，此时可以使用mq。 当调用方强依赖于被调用方的结果的时候，需要使用同步的方式，不能使用mq
80120编辑于 2021-12-28
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