2024-09-03



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.util.List;
 
@RestController
@RequestMapping("/api/v1/users")
public class UserController {
 
    private final UserService userService;
 
    @Autowired
    public UserController(UserService userService) {
        this.userService = userService;
    }
 
    // 获取所有用户列表
    @GetMapping
    public List<User> getAllUsers() {
        return userService.getAllUsers();
    }
 
    // 根据用户ID获取用户信息
    @GetMapping("/{id}")
    public User getUserById(@PathVariable("id") Long id) {
        return userService.getUserById(id);
    }
 
    // 创建新用户
    @PostMapping
    public User createUser(@RequestBody User user) {
        return userService.createUser(user);
    }
 
    // 更新用户信息
    @PutMapping("/{id}")
    public User updateUser(@PathVariable("id") Long id, @RequestBody User user) {
        return userService.updateUser(id, user);
    }
 
    // 删除用户
    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deleteUser(@PathVariable("id") Long id) {
        userService.deleteUser(id);
    }
}

在这个代码实例中,我们定义了一个UserController类,它使用了Spring Boot框架的注解来创建REST API。这个类中的方法使用了@GetMapping@PostMapping@PutMapping@DeleteMapping注解来映射HTTP请求到对应的处理方法。同时,它展示了如何使用@PathVariable@RequestBody来处理请求中的参数。这个例子为开发者提供了一个清晰的模板,用于创建标准的RESTful API控制器。

2024-09-03

为了回答您的问题,我需要提供一个基于Spring Boot和Vue的简化版的汽车租赁系统的核心功能示例。由于系统较为复杂,我将提供一个简化版本的代码示例。

后端Spring Boot代码示例:




// CarController.java
@RestController
@RequestMapping("/api/cars")
public class CarController {
 
    @Autowired
    private CarService carService;
 
    @GetMapping
    public ResponseEntity<List<Car>> getAllCars() {
        List<Car> cars = carService.findAll();
        return ResponseEntity.ok(cars);
    }
 
    @GetMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<Car> getCarById(@PathVariable("id") Long id) {
        Car car = carService.findById(id);
        return ResponseEntity.ok(car);
    }
 
    // 其他API方法,例如租车、还车等
}
 
// CarService.java
@Service
public class CarService {
    // 使用实际数据库访问层(JPA, MyBatis, etc.)
    public List<Car> findAll() {
        // 模拟数据库查询
        return Arrays.asList(new Car("Audi", "A4", 2018), new Car("BMW", "320i", 2019));
    }
 
    public Car findById(Long id) {
        // 模拟数据库查询
        return new Car("Audi", "A4", 2018);
    }
 
    // 其他业务逻辑方法
}

前端Vue代码示例:




// CarList.vue
<template>
  <div>
    <div v-for="car in cars" :key="car.id">
      {{ car.brand }} {{ car.model }} ({{ car.year }})
    </div>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      cars: []
    };
  },
  created() {
    this.fetchCars();
  },
  methods: {
    fetchCars() {
      this.axios.get('/api/cars')
        .then(response => {
          this.cars = response.data;
        })
        .catch(error => {
          console.error('There was an error!', error);
        });
    }
  }
};
</script>

在这个示例中,我们创建了一个简单的汽车列表功能。后端Spring Boot的CarController提供了一个REST API接口来获取汽车数据,而前端Vue组件在created钩子中调用这个API,并将获取到的汽车数据存储在本地数据属性cars中,然后在模板中进行渲染显示。

请注意,这个示例使用了模拟数据(不与数据库交互),并且没有包含完整的业务逻辑。在实际的系统中,您需要实现与数据库的交互,并添加更多的业务逻辑。

2024-09-03



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import java.util.Collections;
import java.util.List;
 
@Component
public class DelayQueue {
 
    private static final Long RELEASE_LOCK_SCRIPT_TIMEOUT = 10000L;
    private final DefaultRedisScript<Long> releaseLockScript;
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
 
    @Autowired
    public DelayQueue(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
        this.releaseLockScript = new DefaultRedisScript<>();
        releaseLockScript.setScriptText(
                "local lockKey = KEYS[1] " +
                "local identifier = ARGV[1] " +
                "local currentIdentifier = redis.call('get', lockKey) " +
                "if currentIdentifier == identifier then " +
                "    return redis.call('del', lockKey) " +
                "else " +
                "    return 0 " +
                "end");
        releaseLockScript.setResultType(Long.class);
    }
 
    public boolean tryAcquireLock(String lockKey, String identifier) {
        // 尝试获取锁,成功返回true,失败返回false
        // 这里需要实现具体的逻辑
    }
 
    public void releaseLock(String lockKey, String identifier) {
        // 使用Lua脚本安全地释放锁
        List<String> keys = Collections.singletonList(lockKey);
        Long result = stringRedisTemplate.execute(releaseLockScript, keys, identifier);
        if (result != null && result.equals(1L)) {
            // 释放锁成功
        } else {
            // 释放锁失败或没有获得锁
        }
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot应用中使用Redis和Lua脚本来实现一个简单的延时队列。其中tryAcquireLock方法需要根据具体需求实现。releaseLock方法使用了Lua脚本来安全地释放锁,避免了在释放锁时可能出现的竞争条件问题。

2024-09-03

报错解释:

这个错误通常表示你无法连接到名为AmsData_YLGSYH20231218的数据库。可能的原因包括数据库不存在、服务未运行、连接信息错误、权限不足、网络问题等。

解决方法:

  1. 检查数据库服务器是否运行中,如果是SQL Server,确保SQL Server服务正在运行。
  2. 确认数据库AmsData_YLGSYH20231218是否存在,如果不存在,需要创建该数据库。
  3. 检查连接字符串是否正确,包括服务器名、数据库名、认证方式(Windows认证或SQL Server认证)、用户名和密码。
  4. 确认你的用户账号是否有足够的权限访问该数据库。
  5. 如果是网络问题,确保网络连接没有问题,并且没有防火墙或网络安全组规则阻止连接。
  6. 如果数据库文件损坏,尝试恢复数据库,或从备份中还原数据库。
  7. 如果问题依旧存在,查看数据库服务器的日志文件,获取更详细的错误信息。
2024-09-03



import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;
import io.netty.channel.ChannelFuture;
import io.netty.channel.ChannelInitializer;
import io.netty.channel.ChannelPipeline;
import io.netty.channel.EventLoopGroup;
import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup;
import io.netty.channel.socket.SocketChannel;
import io.netty.channel.socket.nio.NioServerSocketChannel;
import io.netty.handler.codec.http.HttpObjectAggregator;
import io.netty.handler.codec.http.HttpServerCodec;
import io.netty.handler.codec.http.websocketx.WebSocketServerProtocolHandler;
import io.netty.handler.stream.ChunkedWriteHandler;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class WebSocketConfig {
 
    @Autowired
    private WebSocketHandler webSocketHandler;
 
    @Bean(destroyMethod = "shutdownGracefully")
    public EventLoopGroup bossGroup() {
        return new NioEventLoopGroup();
    }
 
    @Bean(destroyMethod = "shutdownGracefully")
    public EventLoopGroup workerGroup() {
        return new NioEventLoopGroup();
    }
 
    @Bean
    public ServerBootstrap serverBootstrap(EventLoopGroup bossGroup, EventLoopGroup workerGroup) {
        ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();
        bootstrap.group(bossGroup, workerGroup)
                .channel(NioServerSocketChannel.class)
                .childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
                    @Override
                    protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
                        ChannelPipeline pipeline = ch.pipeline();
                        pipeline.addLast("http-codec", new HttpServerCodec());
                        pipeline.addLast("aggregator", new HttpObjectAggregator(65536));
                        pipeline.addLast("http-chunked", new ChunkedWriteHandler());
                        pipeline.addLast("handler", webSocketHandler);
                    }
                });
        return bootstrap;
    }
 
    @Bean
    public ChannelFuture channelFuture(ServerBootstrap serverBootstrap) {
        return serverBootstrap.bind(8080).syncUninterruptibly();
    }
}
 
@Component
public class WebSocketHandler
2024-09-03

在Spring Cloud整合Nacos、Sentinel和OpenFeign的实践中,我们可以通过以下步骤实现微服务的熔断降级:

  1. 引入相关依赖:



<!-- Nacos Discovery -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!-- Sentinel -->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
</dependency>
<!-- OpenFeign -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>
  1. 配置application.yml文件,加入Nacos和Sentinel配置:



spring:
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080
        port: 8719
  1. 在启动类上添加@EnableFeignClients和@EnableCircuitBreaker注解:



@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnableFeignClients
@EnableCircuitBreaker
public class ConsumerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }
}
  1. 创建Feign客户端接口,并使用@FeignClient注解指定服务名称,并用@GetMapping等注解指定请求的URL和方法:



@FeignClient(value = "service-provider")
public interface ProviderClient {
    @GetMapping("/greeting")
    String greeting(@RequestParam(value = "name") String name);
}
  1. 在业务代码中使用@SentinelResource注解指定资源,并配置熔断降级策略:



@RestController
public class ConsumerController {
 
    @Autowired
    private ProviderClient providerClient;
 
    @GetMapping("/doGreeting")
    @SentinelResource(value = "doGreeting", blockHandler = "handleFallback")
    public String doGreeting(@RequestParam String name) {
        return providerClient.greeting(name);
    }
 
    public String handleFallback(String name, BlockException ex) {
        return "Error: " + ex.getMessage();
    }
}

以上步骤展示了如何在Spring Cloud应用中整合Nacos作为服务注册与发

2024-09-03

以下是一个简化的Go语言中实现MongoDB增删改查操作的工具类示例代码:




package main
 
import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"
 
    "go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
)
 
var client *mongo.Client
var collection *mongo.Collection
 
func init() {
    var err error
    client, err = mongo.NewClient(options.Client().ApplyURI("mongodb://localhost:27017"))
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
    defer cancel()
    err = client.Connect(ctx)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    collection = client.Database("testdb").Collection("testcollection")
}
 
// 插入数据
func Insert(document interface{}) error {
    _, err := collection.InsertOne(context.Background(), document)
    return err
}
 
// 查询数据
func Find(filter interface{}) (*mongo.Cursor, error) {
    return collection.Find(context.Background(), filter)
}
 
// 更新数据
func Update(filter, update interface{}) (*mongo.UpdateResult, error) {
    return collection.UpdateOne(context.Background(), filter, update)
}
 
// 删除数据
func Delete(filter interface{}) (*mongo.DeleteResult, error) {
    return collection.DeleteOne(context.Background(), filter)
}
 
func main() {
    // 插入示例
    err := Insert(bson.M{"name": "Alice", "age": 30})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 查询示例
    cursor, err := Find(bson.M{"name": "Alice"})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer cursor.Close(context.Background())
    for cursor.Next(context.Background()) {
        var result bson.M
        err := cursor.Decode(&result)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        fmt.Println(result)
    }
 
    // 更新示例
    updateResult, err := Update(bson.M{"name": "Alice"}, bson.M{"$set": bson.M{"age": 31}})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Printf("Updated %v documents\n", updateResult.MatchedCount+updateResult.UpsertedCount)
 
    // 删除示例
    deleteResult, err := Delete(bson.M{"name": "Alice"})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Printf("Deleted %v documents\n", deleteResult.DeletedCount)
}

这段代码首先建立了与MongoDB的连接,然后定义了InsertFindUpdateDelete函数来进行数据的增删改查操作。在main函数中,我们演示了如何使用这些函数来插入、查询、更新和删除数据。这个例子提供了一个简洁的工具类,并且是一个可以直接运行的MongoDB操作示例。

2024-09-03

ControlNet 是一种用于深度生成模型(如Stable Diffusion)的技术,旨在帮助模型更好地控制输出,特别是在处理多个提示词时。以下是如何在Stable Diffusion 3中集成ControlNet的步骤:

  1. 确保你已经安装了Stable Diffusion 3的环境。
  2. 下载并配置ControlNet的相关代码。你可以在GitHub上找到ControlNet的实现,例如:https://github.com/Mikubill/sd-controlnet。
  3. 在你的Stable Diffusion 3配置中引入ControlNet。这通常涉及到修改模型配置文件(例如,在models/stable-diffusion-v1/models/StableDiffusionPipeline.py中),以包含ControlNet的相关配置和调用。

以下是一个简化的例子,展示了如何在Stable Diffusion 3的配置中引入ControlNet:




from your_controlnet_directory import ControlNetWrapper
 
class StableDiffusionPipeline(Pipeline):
    ...
    def __init__(self, ..., controlnet_checkpoint_path=None, ...):
        ...
        if controlnet_checkpoint_path is not None:
            self.controlnet = ControlNetWrapper.from_pretrained(controlnet_checkpoint_path)
        else:
            self.controlnet = None
 
    def generate(self, ...):
        ...
        if self.controlnet is not None:
            # 使用ControlNet进行控制
            control_embeddings = self.controlnet(prompt_embeddings, ...)
            image_results = self.diffusion_model.sample_from_latents(
                ...,
                control_code=control_embeddings,
                ...
            )
        else:
            image_results = self.diffusion_model.sample_from_text(...).images
        ...

在实际使用时,你需要将your_controlnet_directory替换为ControlNet实现所在的目录,并且需要正确配置ControlNet的权重路径。

请注意,这只是一个代码示例,实际的集成可能需要根据你的环境和ControlNet的具体实现进行调整。

2024-09-03



-- 创建OceanBase数据库表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ob_table (
    id INT,
    name VARCHAR(255),
    amount BIGINT
) ENGINE=oceanbase_catalog;
 
-- 创建Flink SQL表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS flink_table (
    id INT,
    name VARCHAR(255),
    amount BIGINT,
    event_timestamp TIMESTAMP(3)
) WITH (
    'connector' = 'datagen',                -- 使用数据生成器作为数据源
    'fields.id.kind' = 'random',            -- id字段使用随机数据生成
    'fields.id.min' = '1',                  -- id字段最小值
    'fields.id.max' = '100',                -- id字段最大值
    'fields.name.length' = '10',             -- name字段长度
    'rows-per-second' = '10'                -- 每秒生成的行数
);
 
-- 将Flink SQL表的数据写入到OceanBase表
INSERT INTO ob_table
SELECT
    id,
    name,
    amount
FROM
    flink_table;

这个简单的Flink SQL脚本演示了如何使用Flink连接器将数据生成器生成的数据实时写入到OceanBase数据库表中。这个例子展示了如何在Flink中集成OceanBase作为数据目的地,并演示了如何通过Flink SQL API进行数据的实时写入操作。

2024-09-03



const sqlite3 = require('sqlite3').verbose();
const knex = require('knex');
 
// 初始化数据库
const db = new sqlite3.Database('./database.sqlite3');
 
// 使用 knex 初始化 knex 实例,指定使用的数据库引擎为 sqlite3
const knexInstance = knex({
  client: 'sqlite3',
  connection: {
    filename: './database.sqlite3',
  },
});
 
// 使用 knex 创建表
knexInstance.schema.createTable('users', (table) => {
  table.increments('id').primary();
  table.string('username').notNullable();
  table.string('password').notNullable();
}).then(() => {
  console.log('Table created');
}).catch((error) => {
  console.error('Create table error:', error);
});
 
// 插入数据
knexInstance('users').insert({
  username: 'user1',
  password: 'pass123',
}).then(() => {
  console.log('Data inserted');
}).catch((error) => {
  console.error('Insert data error:', error);
});
 
// 查询数据
knexInstance('users').select().then((rows) => {
  console.log('Query data:', rows);
}).catch((error) => {
  console.error('Query error:', error);
});
 
// 注意:在实际应用中,你需要确保数据库文件的路径是正确的,
// 并且在应用程序的生命周期中管理好数据库的连接和关闭。

这个示例代码展示了如何在 Electron 应用中使用 SQLite3 和 Knex.js。首先,它引入了必要的模块,并创建了一个 SQLite3 数据库的实例。然后,使用 Knex 实例来创建一个新表,插入数据,并进行查询操作。这个例子简洁地展示了如何在 Electron 应用中使用这两个工具,并且提供了一个基本的数据库操作模板。