报错解释：

这个错误表明你的应用程序尝试连接到在本地主机（127.0.0.1）上运行的Redis服务器，但连接尝试被拒绝。"因目标计算机积极拒绝"意味着目标地址的端口6379上没有服务在监听，或者服务不接受连接。

可能的原因：

1. Redis服务器没有运行。
2. Redis服务器没有在本地主机上运行，而是在另一个IP地址。
3. Redis服务器配置为只接受来自特定IP地址或网络的连接，而你的应用程序不在允许列表中。
4. 防火墙或安全软件阻止了访问。
5. Redis服务器的端口不是6379，或者服务器绑定到了UNIX套接字而不是TCP端口。

解决方法：

1. 确认Redis服务正在运行。可以使用如redis-cli ping的命令来测试。
2. 如果Redis服务器配置为运行在不同的主机或IP上，请确保你的应用程序连接到正确的地址。
3. 检查Redis配置文件中的bind指令，确保它允许接受来自你的应用程序IP的连接。
4. 检查防火墙设置，确保它允许你的应用程序访问Redis服务器的端口。
5. 如果Redis配置为使用UNIX套接字而不是TCP端口，请确保你的应用程序配置了正确的连接参数。
6. 确认端口号是否正确，如果不是默认的6379，请在连接时指定正确的端口。

如果以上步骤不能解决问题，请查看Redis服务器的日志文件以获取更多线索。

在Vue 3中使用Element Plus的Tree组件嵌套Input组件，可以通过自定义Tree节点的内容来实现。以下是一个简单的示例：

首先，确保你已经安装了Element Plus：

npm install element-plus

然后，在你的Vue组件中：

<template>
  <el-tree
    :data="treeData"
    :props="defaultProps"
    :filter-node-method="filterNode"
  >
    <template #default="{ node, data }">
      <span>
        <el-input
          v-if="node.isEdit"
          v-model="node.label"
          size="small"
          @blur="handleInputBlur(node, data)"
          @keyup.enter="handleInputEnter(node, data)"
        />
        <span v-else style="margin-left: 5px;">{{ node.label }}</span>
        <el-button
          type="text"
          size="mini"
          @click="handleEdit(node, data)"
        >
          编辑
        </el-button>
      </span>
    </template>
  </el-tree>
</template>
 
<script setup>
import { ref } from 'vue';
 
const treeData = ref([
  {
    id: 1,
    label: '一级 1',
    children: [
      {
        id: 4,
        label: '二级 1-1',
      },
    ],
  },
  // ... 更多树节点数据
]);
 
const defaultProps = {
  children: 'children',
  label: 'label',
};
 
const handleEdit = (node, data) => {
  console.log('Edit', node, data);
  node.isEdit = true; // 标记节点为编辑状态
};
 
const handleInputBlur = (node, data) => {
  console.log('Input Blur', node, data);
  node.isEdit = false; // 输入框失去焦点时取消编辑状态
};
 
const handleInputEnter = (node, data) => {
  console.log('Input Enter', node, data);
  // 处理回车键，可以包括保存操作等
};
 
const filterNode = (value, data) => {
  if (!value) return true;
  return data.label.indexOf(value) !== -1;
};
</script>

在这个示例中，我们定义了一个带有编辑按钮的树形控件，点击编辑按钮会将节点的文本显示为el-input组件，以便用户可以直接编辑节点名称。输入框失去焦点或者按下回车键后，节点会退出编辑状态。同时，提供了一个简单的filterNode方法用于实现树的搜索过滤功能。

在Linux和Windows上安装QSQLite3的步骤大体相同，但可能会有些差异，因为某些依赖可能会有不同。以下是在Linux和Windows上安装QSQLite3的概要步骤：

Linux (以Ubuntu为例)

1. 确保你的系统已经安装了Qt和Qt SQL模块。

2. 安装SQLite3开发库：

   
   
   
   sudo apt-get install libsqlite3-dev

3. 使用Qt Creator创建一个使用QSQLite3的项目，并确保在.pro文件中添加了如下行：

   
   
   
   QT += sql

Windows

1. 确保你的系统已经安装了Qt和Qt SQL模块。

2. 下载并安装SQLite3：

   • 可以从SQLite官网下载预编译的二进制文件：https://www.sqlite.org/download.html

3. 设置环境变量：

   • 将SQLite3的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。

4. 在Qt Creator中创建一个使用QSQLite3的项目，并确保在.pro文件中添加了如下行：

   
   
   
   QT += sql

5. 如果你使用的是Qt的预编译二进制版本，可能需要确保SQLite的DLL文件在程序运行时可用。

注意：确保Qt的安装支持SQL模块，如果是自定义安装，你需要在安装Qt时选择SQL模块。

以上步骤是在保证你已经正确安装Qt环境的前提下进行的。如果你是从源代码编译Qt，你可能需要确保在编译Qt时包含SQLite驱动。如果你在编译过程中遇到问题，请检查编译日志，确认是否缺少必要的依赖或配置选项。

-- 创建一个范围分区的表
CREATE TABLE measurement (
    city_id         int not null,
    logdate         date not null,
    peaktemp        int,
    unitsales       int
) PARTITION BY RANGE (logdate);
 
-- 为每个月创建一个分区
CREATE TABLE measurement_y2020m01 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2020-01-01') TO ('2020-02-01');
 
CREATE TABLE measurement_y2020m02 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2020-02-01') TO ('2020-03-01');
 
-- 以此类推，为每个月创建一个分区直到2020年12月
 
-- 插入数据时，PostgreSQL会自动将数据插入到正确的分区中
INSERT INTO measurement (city_id, logdate, peaktemp, unitsales) VALUES
(1, '2020-01-15', 23, 100),
(2, '2020-01-16', 25, 150);
 
-- 查询分区中的数据
SELECT * FROM measurement_y2020m01;

这个例子展示了如何在PostgreSQL中创建一个范围分区的表，并为每个月创建分区。这种方法可以帮助管理大量的数据，并且可以快速地查询和维护数据。通过自动将数据插入到正确的分区，PostgreSQL提供了一种简单而有效的数据组织方式。

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
 
@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
 
        // 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        // 序列化hash key
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        // 序列化hash value
        template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
        // 序列化hash value
        template.setHashValueSerializer(new StringRedisSerializer());
 
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot项目中配置RedisTemplate以便使用RedisConnectionFactory来创建Redis连接，并且使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化Redis的key和value。这是一个常见的需求，对于开发者来说，这样的配置能够保证与Redis交互的数据是可读的字符串。

在 Laravel 中，dd 是一个辅助函数，用于打印变量并终止脚本运行。dda 不是 Laravel 内置的函数，所以你可能想要创建一个新的函数 dda 来实现类似 dd 的功能，但是在打印信息后继续执行脚本。

你可以通过创建一个全局辅助函数来实现这一点。在 Laravel 项目中的任何文件里，你可以这样做：

// 在任何你希望的文件中，比如 app.php 或 helper.php
if (!function_exists('dda')) {
    function dda($var, $label = null)
    {
        if ($label) {
            echo $label . ': ';
        }
        \Symfony\Component\VarDumper\VarDumper::dump($var);
        if (PHP_SAPI !== 'cli') {
            echo '<pre>';
        }
    }
}

这个 dda 函数会执行与 dd 相同的操作，即打印变量，但在打印后不会终止脚本。它也尝试模仿 dd 的输出格式，但不会在 CLI 环境中添加 <pre> 标签。

使用 dda 的例子：

$array = [1, 2, 3, 4];
dda($array); // 打印 $array 并继续执行脚本

请注意，这个函数只是一个示例，你可以根据自己的需求来调整它。例如，你可以添加更多的参数，或者改变输出的样式。

在Node.js中操作MongoDB，你需要使用mongodb官方驱动。以下是一个简单的例子，展示如何连接到MongoDB数据库，并执行基本的增删查改操作。

首先，确保你已经安装了mongodb驱动。如果没有安装，可以使用npm安装它：

npm install mongodb

然后，你可以使用以下代码操作MongoDB：

const { MongoClient } = require('mongodb');
 
// MongoDB 连接 URL
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const client = new MongoClient(url);
 
// 用于连接的异步函数
async function run() {
  try {
    // 连接到 MongoDB 服务器
    await client.connect();
    console.log('Connected successfully to server');
 
    // 连接到数据库
    const db = client.db('mydatabase');
 
    // 连接到集合
    const collection = db.collection('mycollection');
 
    // 插入文档
    const insertResult = await collection.insertOne({ a: 1 });
    console.log('Insert document:', insertResult);
 
    // 查询文档
    const query = { a: 1 };
    const docs = await collection.find(query).toArray();
    console.log('Found documents:', docs);
 
    // 更新文档
    const updateResult = await collection.updateOne(
      { a: 1 },
      { $set: { b: 2 } }
    );
    console.log('Updated document:', updateResult);
 
    // 删除文档
    const deleteResult = await collection.deleteOne({ a: 1 });
    console.log('Deleted document:', deleteResult);
 
  } finally {
    // 确保在结束程序前关闭数据库连接
    await client.close();
  }
}
 
run().catch(console.dir);

在这个例子中，我们创建了一个异步函数run来连接数据库，执行插入、查询、更新和删除操作，并在最后关闭连接。确保你的MongoDB服务正在运行，并且替换url、数据库名称mydatabase和集合名称mycollection为你自己的值。

在Spring Boot项目中，选择使用过滤器(Filter)还是拦截器(Interceptor)，通常取决于你需要解决的问题。

过滤器(Filter)：

• 用于对Servlet容器的请求和响应进行拦截，在Servlet之前或之后处理。
• 过滤器可以修改HttpServletRequest或HttpServletResponse对象。
• 过滤器适用于所有的web应用。

拦截器(Interceptor)：

• 用于在Spring MVC处理请求之前，请求处理之后，以及异常处理期间执行某些操作。
• 拦截器可以访问Spring MVC的ModelAndView，而不能访问HttpServletResponse和HttpServletRequest。
• 拦截器只适用于Spring框架。

如果你需要在Servlet之前/之后处理请求和响应，或者你想要访问原始的HttpServletRequest和HttpServletResponse对象，那么过滤器可能是更好的选择。如果你需要访问Spring MVC的特定上下文，如处理请求映射，使用拦截器可能更合适。

以下是一个简单的过滤器和拦截器的实现示例：

过滤器实现：

import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.io.IOException;
 
public class MyFilter implements Filter {
    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
        // 初始化代码
    }
 
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;
        // 在请求处理之前，可以对req进行操作
        // ...
 
        chain.doFilter(request, response); // 继续请求处理
 
        // 在请求处理之后，可以对resp进行操作
        // ...
    }
 
    @Override
    public void destroy() {
        // 销毁代码
    }
}

拦截器实现：

import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
public class MyInterceptor implements HandlerInterceptor {
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        // 在请求处理之前执行
        // 返回true继续请求处理，返回false中断
        return true;
    }
 
    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) {
        // 在请求处理之后，视图渲染之前执行
    }
 
    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) {
        // 在整个请求结束之后执行
    }
}

在Spring Boot中注册过滤器和拦截器：

过滤器注册：

import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class MyFilterConfig {
    @Be

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.config.annotation.authentication.builders.AuthenticationManagerBuilder;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.WebSecurityConfigurerAdapter;
import org.springframework.security.core.userdetails.User;
import org.springframework.security.core.userdetails.UserDetailsService;
import org.springframework.security.provisioning.InMemoryUserDetailsManager;
import org.springframework.security.crypto.password.NoOpPasswordEncoder;
import org.springframework.security.crypto.password.PasswordEncoder;
 
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Bean
    public UserDetailsService userDetailsService() {
        InMemoryUserDetailsManager manager = new InMemoryUserDetailsManager();
        manager.createUser(User.withUsername("user").password("password").roles("USER").build());
        // 添加更多用户
        return manager;
    }
 
    @Bean
    public PasswordEncoder passwordEncoder() {
        return NoOpPasswordEncoder.getInstance(); // 仅用于开发，生产环境应使用更安全的编码器
    }
 
    @Override
    protected void configure(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
        auth.userDetailsService(userDetailsService()).passwordEncoder(passwordEncoder());
    }
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
                .antMatchers("/", "/home").permitAll()
                .anyRequest().authenticated()
                .and()
            .formLogin()
                .loginPage("/login")
                .permitAll()
                .and()
            .logout()
                .permitAll();
    }
}

这段代码定义了一个简单的安全配置，使用了内存中用户详情服务来存储用户详情，并且使用了不执行编码的密码编码器。这对于开发环境是安全的，但在生产环境中应该使用更安全的编码器，如 BCryptPasswordEncoder。同时，这段代码展示了如何配置基于表单的登录以及注销选项。

在Navicat中进行PostgreSQL和Oracle数据库的迁移，可以通过以下步骤进行：

1. 使用Navicat连接到Oracle数据库，并确保你有足够的权限来导出数据。
2. 导出Oracle数据库中的数据。你可以选择导出为.dmp文件（如果使用Data Pump）或者导出为.sql文件。
3. 安装PostgreSQL并在Navicat中连接到它。
4. 在Navicat中创建相应的数据库和模式。
5. 如果是导出为.sql文件，可以直接在Navicat中打开并执行该文件，将数据导入到PostgreSQL数据库中。
6. 如果是.dmp文件，你需要在Oracle中使用Data Pump导入到PostgreSQL，这通常需要使用命令行工具如pg_dump和psql。

以下是一个简单的例子，展示如何在Navicat中导出Oracle表的数据为.sql文件，并将其导入到PostgreSQL中：

Oracle导出（在Navicat中）:

1. 连接到Oracle数据库。
2. 在“对象”视图中找到需要导出的表。
3. 右击该表，选择“导出” -> “导出表数据”。
4. 选择导出路径和文件名，设置格式为.sql。
5. 点击“开始”执行导出。

PostgreSQL导入（在Navicat中）:

1. 连接到PostgreSQL数据库。
2. 在“对象”视图中找到要导入到的目标数据库和模式。
3. 右击模式，选择“运行SQL文件”。
4. 选择之前导出的.sql文件。
5. 点击“开始”执行导入。

确保在导入之前，你已经在PostgreSQL中创建了与Oracle中相同的表结构，或者你的.sql文件包含了创建表的语句。如果两个数据库的表结构不一致，你可能需要手动修改导出的.sql文件，以适应PostgreSQL的语法和数据类型。