用户检查更新后，徽章会从应用程序图标中消失，并在新通知到达时再次出现。 右上角带有圆点的铃铛是此类通知的常规设计。 优点： 徽章不需要用户过多关注。徽章不会阻止用户与产品交互。...何时使用： 徽章可以是具有中等重要性的通知的完美解决方案。 小技巧： 考虑提供声音来补充您的通知。声音可能是在不看屏幕的情况下吸引某人注意力的好方法。独特的声音还可以帮助您区分应用的通知。...不要使用 toast 通知来提供有关如何使用应用程序的随机提示。关于如何使用应用程序的随机建议具有较低的用户价值，因为它与上下文无关。...同一主题的分组通知 对您要发送给用户的所有通知进行内容清单，并将它们分组到具有相同主题的集合中。例如，“订单更新”通知。 2.为每个通知设置级别重要性 瞄准四个重要性级别（低、中、高、关键）。...3.允许用户自定义通知偏好 练习选择加入方法——询问用户是否想接收特定类型的信息。当用户明确选择接收某些类型的通知时，他们更有可能很高兴看到它们。
为了避免破坏您创建的错觉，请确保您的应用每秒更新场景60次，以使对象看起来不会跳跃或闪烁。 考虑具有反射表面的虚拟对象如何显示环境。ARKit中的反射是基于相机捕获的环境的近似值。...在iOS 13及更高版本中，您可以使用内置的教练视图向人们展示如何做并在初始化过程中提供反馈。...两种徽章都可以使用其默认大小很好地工作。 仅当您的应用包含可以在AR中查看的对象和不能在AR中查看的对象的混合时，才使用徽章。如果可以在AR中查看应用程序中的所有对象，则标记是多余的。...远程通知（也称为推送通知）来自服务器。多人游戏可能会使用远程通知来让玩家知道其移动的时间。 人们可以转到“设置”>“通知”以逐个应用地管理通知行为。...如果您为同一件事发送多个通知，则您将填满“通知中心”，然后人们可能会关闭您应用程序中的通知。 提供描述性的非特定文本，以在隐藏通知预览时显示。在“设置”中，人们可以选择隐藏所有应用程序的通知预览。
通常，缓存可以通过存储数据来提高性能，从而可以更快后面相同数据的请求。例如，来自网络的缓存资源可以避免频繁的和服务器交互。缓存计算结果可以省去进行相同计算的时间。...浏览器使用图像 URL 作为 key ，检查其 HTTP 缓存是否已经缓存了此资源。浏览器在其缓存中找之前缓存的资源，因此它使用了资源的缓存版本。 ?...但是，网站响应 HTTP 请求所花费的时间可以表明浏览器过去曾经访问过相同的资源，这使浏览器容易受到安全和隐私的攻击，比如： 检测用户是否访问过特定站点：攻击者可以通过检查缓存是否具有特定于特定站点或一组站点的资源来检测用户的浏览历史记录...跨站点搜索攻击：攻击者可以通过检查特定网站使用的“无搜索结果”图像是否在浏览器的缓存中来检测用户的搜索结果中是否包含任意字符串。...对现有网站的影响 这不是一个重大变化，但可能会影响某些网页的性能。 例如，在许多站点上为大量可高度缓存的资源提供服务的站点（例如字体和流行的脚本）可能会看到其流量增加。
避免方法：将会话存储在数据库，或者不保存服务器端会话，而在每个请求中提供其凭据，或者将会话状态存储在会话令牌中。 在微服务架构中实现安全性 单体安全架构的一些方面对微服务架构来说是不可用的。...身份验证服务器返回访问令牌，API Gateway将其传递给服务。服务验证令牌的签名，并提取有关用户的信息，包括其身份和角色。...命令行参数 SPRING_APPLICATION_JSON JVM系统属性 操作系统环境变量 当前目录中的配置文件 来自此列表的靠前的来源的特定属性值将覆盖此列表稍后的来源中的相同属性。...服务如何生成日志 确定使用的日志库，如Logback、log4j、JUL、SLF4J。 还需要确定记录的位置，你可以日志输出到stdout，然后，部署基础设施将决定如何处理服务的输出。...为每个外部请求分配一个唯一的ID，并在提供可视化和分析的集中式服务器中记录它如何从一个服务流向下一个服务。可以看到处理外部交互花费的时间，查找特定请求相关的所有日志。
嵌入式SQL语句不执行特权检查; 假定使用嵌入式SQL的应用程序在使用嵌入式SQL语句之前会检查特权。...因为权限是按名称空间列出的，所以在特定名称空间中没有权限的角色的列表显示为“None”。注：应该使用角色定义权限，并将特定用户与这些角色相关联。...列级对象权限仅提供对表或视图的指定列中的数据的访问权。不需要为具有系统定义的值(如RowID和Identity)的列分配列级权限。存储过程对象权限允许将过程的EXECUTE权限分配给指定的用户或角色。...在SQL中，使用%CHECKPRIV命令确定当前用户是否具有特定的管理或对象权限。...在ObjectScript中，使用$SYSTEM.SQL.Security.CheckPrivileve()方法确定指定用户是否具有特定的对象权限。
这个后门程序以MSSQL服务器11和12为目标，攻击者可以使用magic密码连接到任何MSSQL帐户，同时自动将这些连接隐藏在日志中。...skip-2.0 在被内部加载程序注入并启动之后，skip-2.0首先检查它是否在sqlserv.exe进程中执行，如果是，则检索sqllang.dll的句柄，该句柄由sqlserv.exe加载。...（cpwdpolicymanager：：validatepwdforlogin），它负责验证为给定用户提供的密码。...此函数的钩子检查用户提供的密码是否与magic密码匹配；如果是，则不会调用原始函数，钩子将返回0，从而允许连接。然后设置一个全局标志，该标志将由负责事件日志记录的其他hook函数进行检查。...为了检查skip-2.0是否针对特定的sqllang.dll版本，创建了一个yara规则，该规则可以在github库中找到。
1.2 认证 当客户机或用户访问数据库时，第一个任务是检查该用户是否是已知用户，并提供凭证以确保能够令人信服地识别他们，这就是所谓的身份验证。...要做到这一点，你需要: 启用访问控制 连接到localhost接口 在管理数据库中创建第一个用户，该用户必须具有足够的权限来管理其他用户和角色。...2.3 如何创建用户 在创建MongoDB用户之前，有必要考虑一下用户将要执行的任务。可能会有几个具有相同权限级别的用户，所以最明智的选择是创建一个角色并将其分配给每个用户。...角色定义角色成员可以执行的任务，以及可以执行这些任务的资源。MongoDB为最常见的情景提供内置角色。但是，也允许我们根据自己的特定需求创建自己的角色。每个角色的作用域都限定在创建它的数据库中。...角色只能包含应用于其数据库的特权，并且只能从其数据库中的其他角色继承特权。在管理数据库中创建的角色可以包含应用于管理数据库、其他数据库或集群资源的特权，还可以继承其他数据库和管理数据库中的角色。
为了说明这个过程如何在云平台中工作，以主流的AWS云平台为例，并且提供可用的细粒度身份和访问管理(IAM)系统之一。...与AWS托管策略相比，客户托管策略通常提供更精确的控制。 •内联策略，由AWS客户创建并嵌入在身份和访问管理(IAM)标识(用户、组或角色)中。当最初创建或稍后添加身份时，可以将它们嵌入标识中。...步骤2：分析身份和访问管理(IAM)组 下一步是检查用户所属的每个身份和访问管理(IAM)组。这些还具有附加策略，可以间接授予用户访问其他资源的权限。...角色是另一种类型的标识，可以使用授予特定权限的关联策略在组织的AWS帐户中创建。它类似于身份和访问管理(IAM)用户，但其角色可以分配给需要其权限的任何人，而不是与某个人唯一关联。...从概念上讲，这些权限类似于在AWS账户中所有身份(即用户、组和角色)上定义的权限边界。服务控制策略(SCP)在AWS组织级别定义，并且可以应用于特定帐户。
Jenkins提供了两种开发管道代码的方式： Scripted 和 Declarative。 A.脚本管道：它基于Groovy脚本作为其特定于域的语言。一个或多个节点块在整个管道中完成核心工作。...Ansible角色是嵌入在剧本中的任务，变量，文件和模板的独立块。 ? 这本剧本在node1上安装了tomcat。 59.我什么时候应该使用“ {{}}”？...登记处 资料库 Docker注册表是用于托管和分发Docker映像的开源服务器端服务 该存储库是多个版本的Docker映像的集合 在注册表中，用户可以区分具有其标记名的Docker映像 它存储在Docker...持续监控的DevOps面试问题 74. Nagios如何帮助持续监视系统，应用程序和服务？ Nagios启用服务器监视，并具有检查是否充分利用它们或是否需要解决任何任务失败的能力。...验证服务器和服务的状态 检查基础架构的运行状况 检查应用程序是否正常运行以及Web服务器是否可访问 75. Nagios如何帮助持续监视系统，应用程序和服务？ ? 76.
在每个playbook中，任务也按从上到下的顺序运行。可以编排多计算机部署，在 Web 服务器上运行一个任务，然后在数据库服务器上运行另一部任务，然后在网络基础结构上运行第三任务，依此类推。...至少，每个任务都定义了两件事： 要定位的受管节点，使用模式 至少要执行一个任务 在此示例中，第一个以 Web 服务器为目标;第二个以数据库服务器为目标 --- - name: 更新web服务器...例如，上面的配置中为每个任务设置了一个 remote_user 。 这是 SSH 连接的用户帐户。...例如，如果我们编写了一个模块来帮助配置公司的内部软件，并且希望组织中的其他人使用此模块，但又不想告诉每个人如何配置其 Ansible 库路径，则可以将该模块包含在我们的internal_config角色中...可以使用相同的机制在角色中嵌入和分发插件，使用相同的架构。
单体系统与微服务 在单体应用程序中，所有服务都部署在同一个应用程序服务器中，应用程序服务器本身提供会话管理功能。...这还不够 - 我们还需要检查我们是否信任该密钥。微服务之间的信任可以通过多种方式建立，一种方法是将可信证书通过服务提供给每个微服务。毫无疑问，这种方式在微服务部署中难以扩展。...启动TLS握手的客户端必须从对应的证书颁发机构（CA）获取撤销证书的长列表，然后检查服务器证书是否在撤销的证书列表中。...访问控制 授权是一项业务功能，每个微服务都可以决定其操作授权的标准。在最简单的授权形式中，我们检查给定用户是否可以对特定资源执行给定操作。动作和资源的组合被称为许可。...授权检查评估给定用户是否具有访问给定资源所需的最小权限集合。资源可以定义谁可以执行，对其执行哪些操作。给定资源所需权限的声明可以通过多种方式完成。
在 CDP 中，Ranger 还添加了以前存在于 Apache Sentry 中的“角色”功能。角色是用于访问给定对象的规则集合。Ranger 为您提供了将这些角色分配给特定组的选项。...然后可以为角色或直接在组或个人用户上设置 Ranger 策略，然后在所有 CDP 服务中一致地实施。...CDP 中为来自 CDH 用户的关键更改之一是用 Apache Ranger 替换 Apache Sentry，它为 YARN、Kafka、Hive、HDFS 和 Solr 服务提供更丰富的插件。...一个区域可以扩展为包含来自多个服务的资源，例如 HDFS、Hive、HBase、Kafka 等，从而允许一个区域的管理员为其组织在多个服务中拥有的资源设置策略。...与公司目录集成 创建并保护 Hive 表： 描述 Ranger 策略评估流程 提供如何通过角色为组或用户启用和保护特定 Hive 对象的示例。
还需要注意的是，来自软件供应商（例如Cloudera，Hortonworks，MapR）的商业Hadoop发行版具有附加的专有安全性，而免费提供的Apache Hadoop免费发行版中没有这些安全性。...为了最大程度地减少混乱，我们将重点关注三个基本领域： 数据在存储（静止）时以及在网络中移动（移动中）时如何加密或以其他方式保护数据 系统和用户在访问Hadoop基础架构中的数据之前如何进行身份验证 在环境中如何管理对不同数据的访问...将数据写入Hadoop后，将自动对其进行加密（使用用户选择的算法），并将其分配给加密区域。加密特定于文件，而不特定于区域。这意味着该区域内的每个文件都使用其自己的唯一数据加密密钥（DEK）进行加密。...Hadoop发行供应商和其他解决方案提供商已开发了特定于其产品或适用于整个Hadoop环境的附加安全性。许多增强功能致力于在移动数据时保护Hadoop数据。...诸如角色，用户和组权限，数据掩码以及多种加密和身份验证选项之类的功能使在单个大型环境中提供不同级别的安全性变得切实可行。
因此，它们在存储和计算方面都非常高效。 示例： 假设有一个大型电商网站，它使用向量数据库来优化其推荐系统。用户的行为数据被转换成向量嵌入，并存储在向量数据库中。...这些相似的嵌入可能来自GPT-4的训练数据，或者来自其他与查询相关的数据源。数据库返回这些最相似的嵌入，应用使用这些嵌入来生成响应，并提供给用户。...在RAG技术中，工程师不仅可以直接向LLM提供提示，还可以从现有数据集或语料库创建向量嵌入——例如，希望用来为LLM的响应提供上下文的数据集。...数据模型和索引方法探索向量数据库提供的数据模型和索引方法。例如，检查它是否支持灵活的架构设计。检查数据库的索引机制，以确保高效的相似性搜索和检索操作。...总结 搜索和信息检索的世界正在迅速发展，向量数据库预计在未来几年内将在每个软件部门扮演重要角色。随着ChatGPT的更广泛使用，特别是在应用程序中的嵌入式组件，向量数据库预计将变得越来越普遍。
技巧:在查询中包含更多细节以获取更相关的回答要求模型采用特定的角色使用分隔符清楚地指示输入的不同部分 指定完成任务所需的步骤提供示例指定期望的输出长度1.2 策略二:提供参考文本GPT 模型可以自信地编造虚假的答案...技巧:指示模型在匆忙得出结论之前自己推导出解决方案使用内心独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程询问模型是否在之前的轮次中遗漏了任何信息1.5 策略五:使用外部工具补充 GPT 模型的输入短板,为其提供其他工具的输出...劣质优质Excel 中如何相加数字?在 Excel 中如何对一行金额自动相加?我想对整个工作表的行进行求和,总和显示在右边一列"总计"中。谁是总统?2021年墨西哥总统是谁,选举频率是多久一次?...最后,列出会议记录中发言者提出的后续步骤或行动事项(若有)。技巧:要求模型采用特定的角色系统消息可用于指定模型在回复时采用的角色。...在比较之前,不要依赖学生的答案来决定其是否正确。
简单的说，Bug Bash就是对产品找茬；具体来说，就是在产品稳定的阶段，选取一个特定时间段邀请一组不同角色和背景的人员在会议室里对被测产品找Bug。...我们可以选择会议室，来帮助参与人员专注于发现产品Bug，而且由于会议室远离常规工作的场所，有助于为参与人员提供一种新鲜的视角。...2活动中 在Bug Bash正式开始前，我们首先要欢迎并感谢所有参与人员，说明本次测试目的、时间、流程、规范和奖励规则等，使所有人都明确Bug Bash会如何进行，以及他们在活动中需要如何测试和记录Bug...我们还需要对发现最多Bug或者发现最严重Bug的参与人员给予特殊的物质奖励，例如具有团队Logo的徽章或者T恤等。 当然作为组织者，我们还要负责搜集并整理所有发现的Bug。...最后，我们还可以整理Bug Bash中收集到的数据（测试时长，录制的操作视频等），检查是否功能设计不合理，导致用户需要很长时间才能完成操作，从而做出产品改进。
在分享中，他介绍了 Pinterest 如何使用深度学习和大数据为其用户量身定制各种广告。 与大多数在线平台一样，个性化体验是 Pinterest 的核心能力。...当用户与平台互动时，平台需要获取想要向用户展示的内容。用户的请求通过负载均衡器传递到应用服务器。然后将其传递到广告服务器，广告服务器返回插入到用户信息流中的广告。...然后将候选传递到排名模型中，该模型试图完成前文讨论的多种参与度预测。 图 2：广告投放漏斗 根据这些预测，拍卖步骤计算出在整体上下文下向用户提供特定广告的价值。...一旦在投放期间将广告编入索引，检索服务器只需调用模型的用户部分，然后利用近似最近邻搜索算法（如 HNSW）在广告数据库索引中查找相关广告。 图 6：双塔模型部署 排名模型 接下来是排名模型。...一旦有了训练好的模型，开发人员就需要检查该模型是否会做出正确的预测。Pinterest 会捕获 AUC 等模型指标，但他们也会捕获预测，查看预测中是否有峰值。如果有，这些问题可以停止模型验证过程。
用户和Pod可以使用这些身份作为对API进行身份验证和发出请求的机制。 然后,将ServiceAccount链接到授予对资源的访问权限的角色。...ServiceAccount卷投影功能要求Kubernetes API服务器以特定的API标志运行。 对不同托管Kubernetes提供商的支持可能会有所不同。...3.datastore收到请求后,会从X-Client-Id标头中读取令牌,然后向令牌审阅API发出请求以检查其有效性。...2.然后,它调用Kubernetes令牌查看API来检查令牌是否有效。...此功能在Kubernetes 1.12中引入,并在1.13中得到了进一步改进,并为特定于工作负载的ServiceAccount提供了更安全的替代方法。
文本嵌入模型在自然语言处理中扮演着重要角色，为各种文本相关任务提供了强大的语义表示和计算能力。...为了回答这一问题，本文来自谷歌 DeepMind 的研究者提出了 Gecko，这是一种从 LLM 中蒸馏出来的多功能文本嵌入模型，其在 LLM 生成的合成数据集 FRet 上进行训练，并由 LLM 提供支持...通过将 LLM 的知识进行提炼，然后融入到检索器中，Gecko 实现了强大的检索性能。...在大规模文本嵌入基准（MTEB，Massive Text Embedding Benchmark）上，具有 256 个嵌入维度的 Gecko 优于具有 768 个嵌入尺寸的现有模型。...表 4 测试了 FRet 的多样性如何影响 MTEB 中任务之间的模型泛化性。首先，该研究使用来自特定任务（例如，FRet 问答）的 30 万个数据来训练各个模型。
Gecko 是一种通用的文本嵌入模型，可用于训练包括文档检索、语义相似度和分类等各种任务。 文本嵌入模型在自然语言处理中扮演着重要角色，为各种文本相关任务提供了强大的语义表示和计算能力。...为了回答这一问题，本文来自谷歌 DeepMind 的研究者提出了 Gecko，这是一种从 LLM 中蒸馏出来的多功能文本嵌入模型，其在 LLM 生成的合成数据集 FRet 上进行训练，并由 LLM 提供支持...通过将 LLM 的知识进行提炼，然后融入到检索器中，Gecko 实现了强大的检索性能。...在大规模文本嵌入基准（MTEB，Massive Text Embedding Benchmark）上，具有 256 个嵌入维度的 Gecko 优于具有 768 个嵌入尺寸的现有模型。...表 4 测试了 FRet 的多样性如何影响 MTEB 中任务之间的模型泛化性。首先，该研究使用来自特定任务（例如，FRet 问答）的 30 万个数据来训练各个模型。
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