Audited 使用教程

Audited 使用教程

audited Audited (formerly acts_as_audited) is an ORM extension that logs all changes to your Rails models. audited 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aud/audited

1. 项目介绍

Audited 是一个 ORM 扩展,用于记录 Rails 模型的所有更改。它不仅可以记录谁进行了更改,还可以保存注释并将更改与相关模型关联起来。Audited 目前支持 Rails 7.2、7.1、7.0、6.1、6.0、5.2 版本,并且经过测试,支持以下 Ruby 版本:2.3、2.4、2.5、2.6、2.7、3.0、3.1、3.2、3.3。Audited 仅支持 ActiveRecord ORM。

2. 项目快速启动

首先,将 Audited 添加到你的 Gemfile 中:

gem "audited"

如果你的项目使用了 require: false,你需要在初始izers 中添加以下代码:

# config/initializers/audited.rb
require "audited"
Audited::Railtie.insert

接下来,从你的 Rails 应用目录中生成并迁移 audits 表:

rails generate audited:install
rake db:migrate

默认情况下,更改会以 YAML 格式存储。如果你使用 PostgreSQL,可以通过以下命令使用 JSON 列类型:

rails generate audited:install --audited-changes-column-type jsonb

对于使用 UUID 作为主键的用户模型,可以这样定制 audits 表的 user_id 列类型:

rails generate audited:install --audited-user-id-column-type uuid

在模型中使用 Audited:

class User < ActiveRecord::Base
  audited
end

现在,每当 User 被创建、更新或销毁时,都会自动创建一个新的审计记录。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 记录特定字段

如果你想只记录特定字段的更改,可以这样设置:

class User < ActiveRecord::Base
  audited only: [:name, :email]
end

3.2 自定义回调

你可以限制审计的回调动作:

class User < ActiveRecord::Base
  audited on: [:update, :destroy]
end

3.3 添加注释

可以为每个审计记录添加注释:

user.update!(name: "Ryan", audit_comment: "Changing name, just because")

3.4 限制存储的审计记录数

可以限制每个模型实例存储的审计记录数:

class User < ActiveRecord::Base
  audited max_audits: 5
end

4. 典型生态项目

由于 Audited 是一个广泛使用的审计工具,它经常与其他项目管理、版本控制和安全工具一起使用,例如:

  • 使用 Audited 与 Git 仓库同步,记录代码更改与数据库更改的对应关系。
  • 结合 Rails 的 Action Cable 实时通知功能,当审计记录创建时,实时通知相关用户。
  • 集成至合规性和安全审计系统,用于监控和报告数据更改。

audited Audited (formerly acts_as_audited) is an ORM extension that logs all changes to your Rails models. audited 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aud/audited

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

秋崧欣

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值