---

So helfen Sie anderen bei Fragen (in Diskussionen oder Issues):

### Die Frage verstehen { #understand-the-question }

* Prüfen Sie, ob Sie verstehen können, was der **Zweck** und der Anwendungsfall der fragenden Person ist.

* Überprüfen Sie dann, ob die Frage (die überwiegende Mehrheit sind Fragen) **klar** ist.

# Allgemeines – How-To – Rezepte { #general-how-to-recipes }

Hier finden Sie mehrere Verweise auf andere Stellen in der Dokumentation, für allgemeine oder häufige Fragen.

## Daten filtern – Sicherheit { #filter-data-security }

Um sicherzustellen, dass Sie nicht mehr Daten zurückgeben, als Sie sollten, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Responsemodell – Rückgabetyp](../tutorial/response-model.md){.internal-link target=_blank}.

Grundrezept; diese Basiscreme darf dann jeder Teilnehmer individuell vollenden und, mit einem selbstgestalteten Etikett
versehen, nach Hause tragen.
Workshop Nr. 4:
Seifen gießen. Eine hautfreundliche Rohseife wird eingeschmolzen, mit Lebensmittelfarben und reinen ätherischen Ölen

Abhängig von Ihrem Anwendungsfall könnten Sie eine andere Bibliothek vorziehen, aber wenn Sie mich fragen würden, würde ich Ihnen wahrscheinlich empfehlen, **Strawberry** auszuprobieren.

Hier ist eine kleine Vorschau, wie Sie Strawberry mit FastAPI integrieren können:

{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}

Wenn Sie versuchen, die URL zum ersten Mal zu öffnen (oder in der Dokumentation auf den Button „Execute“ zu klicken), wird der Browser Sie nach Ihrem Benutzernamen und Passwort fragen:

<img src="/img/tutorial/security/image12.png">

## Den Benutzernamen überprüfen { #check-the-username }

Hier ist ein vollständigeres Beispiel.

Erstellen Sie dann Klassen-Attribute mit festgelegten Werten, welches die erlaubten Werte sein werden:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[1,6:9] *}


/// tip | Tipp

Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das sind Namen von <abbr title="Genau genommen, Deep-Learning-Modellarchitekturen">Modellen</abbr> für maschinelles Lernen.

///

## Website

[fess.codelibs.org](https://fess.codelibs.org/)

## Probleme/Fragen

[discuss.codelibs.org](https://discuss.codelibs.org/c/FessEN/)

## Erste Schritte

Prozentsatz von deren Ressourcen zu nutzen (CPU, Arbeitsspeicher, Festplatte, Netzwerkbandbreite, usw.).

Wenn Sie andererseits über zwei Server verfügen und **100 % ihrer CPU und ihres RAM** nutzen, wird irgendwann ein Prozess nach mehr Speicher fragen und der Server muss die Festplatte als „Speicher“ verwenden (was tausendmal langsamer sein kann) oder er könnte sogar **abstürzen**. Oder ein Prozess muss möglicherweise einige Berechnungen durchführen und müsste warten, bis die CPU wieder frei ist....

## Qué es una Imagen de Contenedor { #what-is-a-container-image }

Un **contenedor** se ejecuta desde una **imagen de contenedor**.

        final int fraglen = Encdec.dec_uint16le(inB, 8);
        if (fraglen > getMaxRecv()) {
            throw new IOException("Unexpected fragment length: " + fraglen);
        }

        while (have < fraglen) {
            final int r = this.handle.recv(inB, have, fraglen - have);
            if (r == 0) {
                throw new IOException("Unexpected EOF");