atom 使用插件 plantUML

本文详细介绍在Ubuntu环境下安装配置Java及Atom编辑器的过程,并通过Atom实现PlantUML的安装与配置,帮助用户轻松绘制各类UML图表。

atom 安装 plantuml

最近看代码,加log打印,导致剖析思路不顺畅,所以准备安装plantuml ,用流程图帮我梳理协议流程记录一篇教程

ubuntu安装配置jdk

因为 plantUML 会使用一个jar包需要用到 java,所以安装jdk

选择 Linux x64 182.05 MB jdk-8u171-linux-x64.tar.gz下载

将解压jdk拷贝到 /usr/local/java下面 ,没有java 文件自己创建一个,将jdk 名字改的简单点

  • 配置jdk

编辑 ~/.bashrc ,在末尾添加如下,jdk1.8.0_25 是已经修改过的jdk 名字

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_25  
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre  
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib  
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

最后执行 source ~/.bashrc

执行 java -version,出现

java version "1.8.0_171"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_171-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.171-b11, mixed mode)

这样表示java 安装好了

atom安装教程 https://blog.youkuaiyun.com/engineer_james/article/details/79869211

atom 安装配置plantuml

在welcome 界面会有 install package 选项,点击
install package
如果找不到welcome 界面,在最上面菜单栏点击help 就能看到welcome选项

安装language-plantuml、 plantuml-preview

然后开始配置plantuml preview ,
plant uml preview

按照上面的要求改 jdk地址和 plantuml.jar地址

jdk 已经安装 输入 which java 知道java地址

/usr/local/java/jdk1.8.0/bin/java

plantuml.jar 需要下载:https://sourceforge.net/projects/plantuml/files/plantuml.jar/download

引入jar包的位置

为了能正常显示 结果需要安装

apt-get install graphviz

以上就是一个完整的plantuml 显示
plant uml preview

上面参考博客 https://blog.youkuaiyun.com/fwj380891124/article/details/51781804

如何使用
如果想创建 UML sequenue 文件 ,命名 xxx.pu 。编辑完成 ,预览的时候,点击最上面菜单栏package->plantuml->toggle,右边会出现

pu t

如果想创建
plant uml preview
新建activity diagram文件 命名为XXX.puml ,其他操作如上,就是语法不同

接下来就是开始梳理 code 协议流程

### 配置与管理 Dify 知识库权限 在 Dify 中,可以通过多种方式实现对知识库的访问权限控制。以下是具体的配置方法以及相关细节: #### 1. 基于角色的权限分配 为了更好地管理不同用户的访问权限,可以在 Dify 平台中引入基于角色的角色权限模型。管理员可以定义不同的角色(如管理员、编辑者、查看者等),并为这些角色赋予特定的操作权限[^1]。 - **操作流程** 登录到 Dify 的后台管理系统后,导航至“用户与角色”模块,在该模块下创建新的角色,并为其指定可执行的具体动作(如读取、写入或删除知识库中的内容)。完成角色设定之后,将对应的角色绑定给目标用户组或者单个用户账户即可生效。 - **代码示例** 下面是一个简单的 API 调用示例,用于通过编程的方式批量更新用户角色关联关系: ```python import requests url = "https://your-dify-instance.com/api/roles" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} payload = { "role_name": "editor", "users_to_add": ["user_id_1", "user_id_2"], "knowledge_base_ids": ["kb_id_1"] } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: print("Role assignment successful.") else: print(f"Error assigning role: {response.text}") ``` #### 2. 利用元数据进行细粒度管控 除了基本的角色划分外,还可以借助元数据进一步增强权限管理能力。例如,针对某些特殊字段(像部门归属、机密等级等)制定规则,从而确保只有满足条件的人群才能接触到相关内容[^2]。 - **实际应用场景描述** 当某位来自市场团队成员请求关于内部活动安排的信息时,系统会自动过滤掉那些标记有高安全级别的条目;反之亦然——对于拥有高级别授权的技术人员,则允许其获取更广泛的数据集合。 - **注意事项** - 定义清晰合理的标签体系至关重要; - 应定期审查现有分类标准及其适用范围,必要时作出调整优化。 --- ### 总结说明 综上所述,无论是采用基础版的角色驱动型策略还是进阶式的属性导向机制都能有效达成预期效果即合理约束各类主体接触企业核心资产的机会窗口大小进而保障整体信息安全水平处于可控状态之中。
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