import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.authentication.AuthenticationManager;
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.WebSecurityConfigurerAdapter;
import org.springframework.security.core.userdetails.User;
import org.springframework.security.core.userdetails.UserDetailsService;
import org.springframework.security.crypto.factory.PasswordEncoderFactories;
import org.springframework.security.crypto.password.PasswordEncoder;
import org.springframework.security.provisioning.InMemoryUserDetailsManager;
import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.client.InMemoryRegisteredClientRepository;
import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.client.RegisteredClient;
import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.client.RegisteredClientRepository;
 
@Configuration
public class OAuth2AuthorizationServerConfig {
 
    @Bean
    public RegisteredClientRepository registeredClientRepository() {
        // 这里可以从数据库或其他存储中加载注册客户端信息
        return new InMemoryRegisteredClientRepository(registeredClient());
    }
 
    private RegisteredClient registeredClient() {
        // 创建一个内存中的注册客户端
        // 实际应用中应该从数据库或配置中读取
        return RegisteredClient.withId("registered-client-id")
                .clientId("client-id")
                .clientSecret({secret})
                .clientAuthenticationMethod(ClientAuthenticationMethod.CLIENT_SECRET_BASIC)
                .authorizationGrantType(AuthorizationGrantType.AUTHORIZATION_CODE)
                .authorizationGrantType(AuthorizationGrantType.REFRESH_TOKEN)
                .redirectUri("http://127.0.0.1:8080/login/oauth2/code/custom-client")
                .scope("read")
                .scope("write")
                .clientSettings(ClientSettings.builder().requireAuthorizationConsent(true).build())
                .build();
    }
 
    @Bean
    public AuthenticationManager authenticationManager() throws Exception {
        return

Django-datatable是一个为Django项目提供可扩展表格的库，它可以将HTML表格与数据相结合，并提供了一种简单的方式来添加交互性和复杂的数据操作。

以下是如何使用Django-datatable库的一个基本示例：

首先，你需要安装Django-datatable库，可以通过pip进行安装：

pip install django-datatable-view

然后，你需要在你的Django项目中的settings.py文件中添加django_datatable到你的INSTALLED_APPS列表中。

INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'django_datatable',
    # ...
]

接下来，你需要在你的views.py文件中创建一个视图，并使用django_datatable的BaseDatatableView类。

from django_datatable.views import BaseDatatableView
from django.http import JsonResponse
 
class MyModelDatatableView(BaseDatatableView):
    model = MyModel
    columns = ['column1', 'column2', 'column3']
 
    def render_column(self, row, column):
        # 自定义列渲染方法
        if column == 'column1':
            return 'Custom {}'.format(row.column1)
        else:
            return super(MyModelDatatableView, self).render_column(row, column)
 
    def get_queryset(self):
        # 自定义查询集方法
        return super(MyModelDatatableView, self).get_queryset()
 
    def get_context_data(self, **kwargs):
        context = super(MyModelDatatableView, self).get_context_data(**kwargs)
        # 自定义上下文数据
        return context
 
    def render_row_action(self, row):
        # 自定义行动作渲染方法
        return '<a href="/path/to/details/{}">Details</a>'.format(row.pk)

最后，你需要在你的urls.py文件中添加一个URL来处理Django-datatable的请求。

from django.urls import path
from .views import MyModelDatatableView
 
urlpatterns = [
    # ...
    path('datatable/mymodel/', MyModelDatatableView.as_view(), name='mymodel-datatable'),
    # ...
]

在你的HTML模板中，你可以使用以下方式来添加一个数据表：

{% load datatable %}
 
{% datatable "myapp.MyModelDatatableView" "dt" %}
    <thead>
        <tr>
            <th>Column1</th>
            <th>Column2</th>
            <th>Column3</th>
            <th>Actions</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        {% for row in dt.rows %}
        <tr>
            {% for column in row.columns %}
            <td>{{ column.data }}</td>
            {% endfor %}
        </tr>
        {% endfor %}
    </tbody>
{% enddatatable %}

这个示例展示了如何在Django项目中使用Django-datatable库来创建一个数据表视图。这个库提供了一个灵活的方式来定制数据表的行为，包括列的渲染和数据的查询。

在Spring Boot中集成Activiti工作流引擎，通常需要以下步骤：

1. 引入Activiti依赖
2. 配置Activiti的流程引擎和服务Beans
3. 调用Activiti API进行流程部署、启动、执行等操作

以下是一个简单的示例：

1. 在pom.xml中引入Activiti依赖

<dependencies>
    <!-- Activiti dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>org.activiti</groupId>
        <artifactId>activiti-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>7.1.0.M6</version>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

2. 配置Activiti

在application.properties或application.yml中配置Activiti。

# application.properties
spring.activiti.database-schema-update=true
spring.activiti.check-process-definitions=false

3. 调用Activiti API

在Service中使用Activiti API进行流程部署、启动等操作。

import org.activiti.engine.RuntimeService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class WorkflowService {
 
    @Autowired
    private RuntimeService runtimeService;
 
    public void startProcessInstance(String processDefinitionKey) {
        runtimeService.startProcessInstanceByKey(processDefinitionKey);
    }
}

4. 测试

使用JUnit或其他测试框架对集成的Activiti工作流进行测试。

import org.activiti.engine.test.ActivitiRule;
import org.junit.Rule;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
 
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class WorkflowTest {
 
    @Rule
    public ActivitiRule activitiRule = new ActivitiRule();
 
    @Autowired
    private WorkflowService workflowService;
 
    @Test
    public void testProcessStart() {
        workflowService.startProcessInstance("processDefinitionKey");
    }
}

以上代码提供了一个简单的示例，展示了如何在Spring Boot项目中集成Activiti工作流引擎，并进行基本的调用和测试。记得替换processDefinitionKey为你的流程定义键。

要使用llama.cpp创建GGUF文件并使用，首先需要确保你有这个工具的源代码，并且能够编译它。llama.cpp可能是一个命令行工具，用于将文件压缩成GGUF格式。

以下是一个简单的步骤指导：

1. 获取llama.cpp源代码。
2. 编译源代码。如果是C++代码，你可以使用g++或者clang++来编译。

g++ -o llama llama.cpp

3. 运行编译后的程序，并遵循提示进行文件的压缩。

./llama -i input_file.png -o output_file.gguf

4. 使用GGUF文件。这将取决于你的具体需求，但通常你需要一个能够解析GGUF文件的应用程序或游戏。

请注意，如果llama.cpp是一个专有工具，你可能需要查看相关文档或联系作者以获取更多信息。此外，如果llama.cpp是一个第三方工具，你可能需要遵守其使用条款和版权法律。

在Oracle数据库中，数字函数、日期函数是我们经常使用的一些函数，以下是一些常用的函数及其使用示例：

1. 数字函数：

   • ROUND：四舍五入到指定的小数位数。
   • TRUNC：截断到指定的小数位数。
   • MOD：返回两个数相除的余数。

SELECT ROUND(123.456, 2) AS round_value,
       TRUNC(123.456, 2) AS trunc_value,
       MOD(15, 4) AS mod_value
FROM dual;

2. 日期函数：

   • MONTHS\_BETWEEN：返回两个日期之间的月数。
   • ADD\_MONTHS：在指定日期上添加指定月数。
   • NEXT\_DAY：返回指定日期后的下一个指定日的日期。

SELECT MONTHS_BETWEEN('01-APR-2021', '01-FEB-2021') AS months_between_value,
       ADD_MONTHS('01-APR-2021', 2) AS add_months_value,
       NEXT_DAY('01-APR-2021', 'FRIDAY') AS next_day_value
FROM dual;

注意：上述代码中的'01-APR-2021'和'01-FEB-2021'是日期格式，'DD-MM-YYYY'。

以上就是Oracle数据库中一些常用的数字和日期函数的使用示例。

Oracle数据库与GBase 8s数据库的数据类型可能会有所不同，以下是一些常见Oracle数据类型以及它们在GBase 8s中的对应类型：

Oracle数据类型GBase 8s数据类型

NUMBERDECIMAL 或者 INT, 具体取决于Oracle中的精度设置

VARCHAR2VARCHAR 或者 CHAR，取决于定义的长度

DATEDATETIME 或者 TIMESTAMP，取决于需要的精度

CLOBTEXT 或者 CLOB，用于存储大量文本数据

BLOBBLOB，用于存储二进制大对象

注意：Oracle的NUMBER类型可以映射为GBase 8s的DECIMAL或INT，取决于其精度和规模。Oracle的DATE类型可以映射为GBase 8s的DATETIME或TIMESTAMP，根据需要的精度选择。

在进行数据类型映射时，请确保Oracle中的数据类型可以在GBase 8s中正常工作，并且考虑到数据的兼容性和完整性。

迁移或迁移脚本的例子不再给出，因为这涉及到具体的数据库实例和数据结构。通常，这需要数据库管理员或专业人员根据实际情况进行评估和迁移。

在Spring Boot中使用Redisson实现分布式锁可以通过以下步骤进行：

1. 添加Redisson依赖到你的pom.xml中：

<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.16.2</version>
</dependency>

2. 配置Redisson客户端，在application.yml或application.properties中添加配置：

spring:
  redisson:
    address: redis://127.0.0.1:6379
    password: your_password

3. 在代码中使用Redisson提供的分布式锁：

import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.api.RLock;
 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class LockController {
 
    @Autowired
    private RedissonClient redissonClient;
 
    @GetMapping("/lock")
    public String lock() {
        RLock lock = redissonClient.getLock("myLock");
        try {
            // 尝试加锁，最多等待100秒，锁定后最多持有锁10秒
            boolean isLocked = lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS);
            if (isLocked) {
                // 业务逻辑
                return "Lock acquired";
            } else {
                return "Lock not acquired";
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
            return "Lock not acquired due to InterruptedException";
        } finally {
            if (lock.isHeldByCurrentThread()) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个简单的REST控制器，其中包含一个获取分布式锁并在获得锁后执行一些操作的方法。我们使用tryLock方法尝试获取锁，该方法接受超时参数，如果在指定时间内未能获得锁，则返回false。在获得锁的情况下，执行相关业务逻辑，并在最后确保释放锁。

报错问题解释：

SpringBoot集成Knife4j时出现404 Error Page通常意味着Knife4j的接口文档页面无法正常访问。可能的原因包括：

1. 路径不正确：访问的路径与Knife4j的默认路径不一致。
2. 依赖未正确引入或版本不兼容：可能是缺少相关依赖，或者依赖版本与SpringBoot版本不兼容。
3. 配置错误：可能是Swagger配置或Knife4j配置不正确。

解决方法：

1. 确认访问路径：确保访问的路径是/doc.html或者是你自定义的接口文档路径。
2. 检查依赖：确保已经正确引入了Knife4j的依赖，并检查是否有版本冲突。
3. 检查配置：检查Swagger和Knife4j的配置是否正确，包括扫描的包路径、API信息等。
4. 检查SpringBoot版本：确保SpringBoot版本与Knife4j版本兼容。
5. 检查安全配置：如果有安全配置（如Spring Security），确保Knife4j的文档路径没有被拦截。

针对SpringBoot 3.X使用Knife4j生成分模块文档，确保Knife4j版本支持SpringBoot 3.X，并且在配置时指定模块名称，如下：

@Configuration
@EnableSwagger2WebMvc
public class SwaggerConfiguration {
    @Bean
    public Docket createRestApi() {
        return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
                .pathMapping("/")
                .select()
                .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.example.demo.controller"))
                .paths(PathSelectors.any())
                .build()
                .apiInfo(apiInfo())
                .groupName("模块名"); // 指定模块名
    }
 
    private ApiInfo apiInfo() {
        return new ApiInfoBuilder()
                .title("示例API文档")
                .description("这是一个示例API文档")
                .version("1.0")
                .build();
    }
}

确保basePackage中的包路径是正确的，并且在多模块项目中为每个模块配置不同的groupName。

在选择Redis或Zookeeper作为分布式锁的解决方案时，主要考虑以下因素：

1. 性能：Redis是基于内存操作，性能最优。而Zookeeper虽然也是内存数据存储，但是有更复杂的同步协议和监听机制，可能会有性能损耗。
2. 可靠性：Zookeeper有强一致性，可以保证在任何场景下数据的准确性和一致性。Redis需要客户端实现复杂的加锁解锁逻辑，且依赖Redis自身的可靠性。
3. 功能特性：如果需要更高级的特性，比如分布式锁需要支持可重入、可过期、可查询锁状态等，Zookeeper提供的机制更加丰富。
4. 开发成本：如果你的开发团队更熟悉Redis，那么使用Redis将更加方便。
5. 运维成本：如果你的系统已经在使用Zookeeper作为服务协调，那么可能更倾向于继续使用Zookeeper。

示例代码：

Redis分布式锁（使用SET命令）:

import redis
 
def acquire_lock(conn, lock_name):
    identifier = str(uuid.uuid4())
    end = time.time() + 10  # 10秒超时
    lock_name = 'lock:' + lock_name
    while time.time() < end:
        if conn.set(lock_name, identifier, ex=10, nx=True):
            return identifier
        time.sleep(0.001)
 
def release_lock(conn, lock_name, identifier):
    lock_name = 'lock:' + lock_name
    with conn.pipeline() as pipe:
        while True:
            try:
                pipe.watch(lock_name)
                if pipe.get(lock_name) == identifier:
                    pipe.multi()
                    pipe.delete(lock_name)
                    pipe.execute()
                    return True
                pipe.unwatch()
                break
            except redis.exceptions.WatchError:
                pass
    return False

Zookeeper分布式锁（使用临时序列节点）:

from kazoo.client import KazooClient
 
def acquire_lock(zk, lock_path):
    lock = zk.Lock(lock_path, ephemeral=True)
    with lock:
        # 在这个区块内执行独占访问
        pass
 
def main():
    zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')
    zk.start()
    lock_path = "/locks/my-lock"
    acquire_lock(zk, lock_path)
    zk.stop()
    exit()
 
if __name__ == "__main__":
    main()

在实际选型中，需要根据具体的应用场景和需求来决定最终使用哪种解决方案。

from flask import Flask
from redis import Redis
 
# 初始化 Flask 应用
app = Flask(__name__)
 
# 连接 Redis
redis_client = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
@app.route('/set/<key>/<value>')
def set_key_value(key, value):
    """设置键值对"""
    # 将键值对存储到 Redis 中
    redis_client.set(key, value)
    return f"设置了键 {key} 和值 {value} 到缓存中"
 
@app.route('/get/<key>')
def get_key(key):
    """获取键对应的值"""
    # 从 Redis 中获取键对应的值
    value = redis_client.get(key)
    if value is None:
        return f"键 {key} 不存在或已过期"
    return f"键 {key} 的值是 {value.decode('utf-8')}"
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这段代码演示了如何在 Flask 应用中使用 Redis 来缓存和获取键值对。set_key_value 函数用于设置键值对，get_key 函数用于获取指定键的值。代码中使用了 Redis 的 set 和 get 方法来存取数据。