分类后端技术下的文章

2024-09-02

在MySQL中，您可以使用CREATE TABLE语句来创建新表。以下是一个创建名为employees的表的示例，该表包含四个列：id，first_name，last_name和email。




CREATE TABLE employees (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    first_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    last_name VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL,
    PRIMARY KEY (id)
);

在这个例子中：

id列被设置为整数类型，并且具有AUTO_INCREMENT属性，意味着每当您添加新行时，MySQL会自动增加这个值。
first_name和last_name列被设置为可变长度的字符串类型，最大长度为50。
email列同样是可变长度的字符串类型，长度最大为100。
PRIMARY KEY (id)指定id列作为表的主键。

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在Windows上用Llama Factory微调Llama 3的基本操作

System

2024-09-02

所有,AIGC

在Windows上使用Llama Factory微调Llama 3模型的基本操作涉及以下步骤：

安装Llama Factory软件。
准备数据集，并将其格式转换为Llama Factory支持的格式。
创建一个配置文件，指定模型微调的相关参数。
运行Llama Factory工具，微调模型。
评估模型性能。

以下是一个简化的示例，演示如何使用Llama Factory微调Llama 3模型：




# 步骤1: 安装Llama Factory
# 步骤2: 准备数据集，假设数据集为data/my_dataset.jsonl
# 步骤3: 创建配置文件 my_llama_config.json
{
    "model": {
        "type": "llama_3",
        "checkpoint": "path_to_pretrained_checkpoint.ckpt",
        "length": 1024
    },
    "optim": {
        "train_file": "data/my_dataset.jsonl",
        "train_batch_size": 16,
        "train_epochs": 10
    },
    "lr_scheduler": {
        "type": "linear",
        "warmup_steps": 1000,
        "final_steps": 2000
    }
    # 其他配置...
}
 
# 步骤4: 微调模型
llama_factory train --config my_llama_config.json
 
# 步骤5: 评估模型
llama_factory evaluate --config my_llama_config.json

请注意，实际步骤可能会根据Llama Factory的版本和数据集的具体格式有所不同。

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干货|PostgreSQL处理JSON数据

System

2024-09-02

所有,数据库




-- PostgreSQL中处理JSON数据的例子
-- 假设我们有一个名为"events"的表，其中包含一个名为"data"的JSONB类型列
 
-- 插入一个包含JSON数据的新行
INSERT INTO events (data)
VALUES ('{"type": "click", "timestamp": "2023-04-01T12:00:00Z", "user_id": 42, "details": {"x": 42, "y": 24}}');
 
-- 查询JSON数据中的特定字段
SELECT data->>'type' AS event_type,
       data->>'timestamp' AS event_timestamp,
       data->'details'->>'x' AS x_position
FROM events;
 
-- 更新JSON列中的嵌套字段
UPDATE events
SET data = jsonb_set(data, '{details, x}', '43')
WHERE data->>'type' = 'click';
 
-- 删除JSON对象中的特定键值对
UPDATE events
SET data = data - 'details'
WHERE data->>'type' = 'click';
 
-- 查询包含特定JSON数据的行
SELECT *
FROM events
WHERE data @> '{"type": "click"}';

这个例子展示了如何在PostgreSQL中使用JSONB类型处理JSON数据。它包括插入、查询、更新和删除JSON对象中的数据。这些操作对于需要在数据库中存储和管理复杂数据结构的开发者来说是非常有用的。

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深入Spring Boot 3.X：关键技术进阶及实战应用

System

2024-09-02

所有,java

由于提问中没有具体的代码问题，我将提供一个简单的Spring Boot 3.X应用程序示例，该程序创建一个RESTful API，用于获取和创建用户信息。




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
@SpringBootApplication
public class UserApiApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(UserApiApplication.class, args);
    }
}
 
@RestController
class UserController {
    private List<User> users = new ArrayList<>();
 
    @GetMapping("/users")
    public List<User> getAllUsers() {
        return users;
    }
 
    @PostMapping("/users")
    public User createUser(@RequestBody User user) {
        users.add(user);
        return user;
    }
}
 
class User {
    private String name;
    private int age;
 
    // standard getters and setters
    public String getName() {
        return name;
    }
 
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
 
    public int getAge() {
        return age;
    }
 
    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
}

这个简单的Spring Boot应用程序定义了一个RESTful API，可以获取所有用户信息列表或创建新用户。它使用了@RestController注解，该注解表示该类是一个控制器，并且其方法可以返回HTTP响应。@GetMapping和@PostMapping分别用于处理HTTP GET和POST请求。这个示例还展示了如何使用@RequestBody接收POST请求的JSON请求体。

要运行此应用程序，请确保您有Java 17或更高版本和Spring Boot 3.X依赖关系。然后，您可以使用Maven或Gradle构建并运行应用程序。

这个示例展示了Spring Boot的基本用法，并且可以作为开发者学习和理解Spring Boot的起点。

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Django——ORM增删改查

System

2024-09-02

所有,数据库

在Django的ORM中，增删改查操作可以通过以下方式实现：

增（Create）：




from myapp.models import MyModel
 
# 创建一个新对象
obj = MyModel(field1='value1', field2='value2')
obj.save()

删（Delete）：




# 删除单个对象
obj = MyModel.objects.get(id=1)
obj.delete()
 
# 删除查询集中的所有对象
MyModel.objects.filter(field1='value1').delete()

改（Update）：




# 更新单个对象
obj = MyModel.objects.get(id=1)
obj.field1 = 'new_value'
obj.save()
 
# 更新查询集中的所有对象
MyModel.objects.filter(field1='value1').update(field1='new_value')

查（Read）：




# 获取所有对象
objs = MyModel.objects.all()
 
# 获取满足条件的单个对象
obj = MyModel.objects.get(id=1)
 
# 获取满足条件的对象列表
objs = MyModel.objects.filter(field1='value1')
 
# 获取单个或None如果对象不存在
obj = MyModel.objects.filter(id=1).first()

以上操作是Django ORM进行增删改查的基本方法。

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spring boot + vue3 接入钉钉实现扫码登录

System

2024-09-02

所有,java

要在Spring Boot后端与Vue 3前端应用中接入钉钉实现扫码登录，你需要按以下步骤操作：

在钉钉开放平台创建应用，获取AppKey和AppSecret。
在Spring Boot后端实现接口以处理钉钉的回调。
在Vue 3前端发起扫码登录请求，并处理用户授权后的回调。

以下是简化的代码示例：

Spring Boot后端：




@RestController
@RequestMapping("/api/login")
public class LoginController {
 
    @Autowired
    private DingTalkService dingTalkService;
 
    // 获取扫码登录地址
    @GetMapping("/dingtalk")
    public String getDingTalkLoginUrl() {
        return dingTalkService.getLoginUrl();
    }
 
    // 钉钉回调
    @GetMapping("/callback")
    public String handleDingTalkCallback(@RequestParam("code") String code) {
        return dingTalkService.handleCallback(code);
    }
}

DingTalkService 服务类：




@Service
public class DingTalkService {
 
    private final String appKey = "你的AppKey";
    private final String appSecret = "你的AppSecret";
    private final String callbackUrl = "你的回调URL";
 
    public String getLoginUrl() {
        // 构建登录URL
        return "https://oapi.dingtalk.com/connect/qrconnect?appid=" + appKey + "&response_type=code&scope=snsapi_login&state=STATE&redirect_uri=" + callbackUrl;
    }
 
    public String handleCallback(String code) {
        // 使用钉钉API获取access_token和用户信息
        String result = // 调用API获取access_token和用户信息
        // 处理用户信息，例如生成JWT等
        return result;
    }
}

Vue 3前端：




<template>
  <div>
    <button @click="loginWithDingTalk">使用钉钉扫码登录</button>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  methods: {
    loginWithDingTalk() {
      window.location.href = "http://你的后端服务地址/api/login/dingtalk";
    }
  }
}
</script>

在用户点击按钮后，前端会重定向到后端提供的钉钉登录URL。钉钉服务器处理完成用户扫码并授权后，会回调你在后端设置的callbackUrl，并附带code参数。后端服务需要使用这个code去请求钉钉的API获取access\_token和用户信息，然后处理登录逻辑。

注意：以上代码仅为示例，实际实现时需要处理更多细节，如错误处理、缓存access\_token、用户信息处理等。

System

2024-09-02

所有,数据库

解释：

这个错误表明Python在尝试导入名为_sqlite3的内置模块时未能找到该模块。_sqlite3是Python标准库中用于SQLite数据库的一个二进制模块，通常是Python安装的一部分。在某些情况下，比如使用了不标准的Python安装方式或者Python环境配置有误，可能会导致这个模块缺失。

解决方法：

确认Python安装完整：确保你的Python安装没有损坏，并且是使用官方方法（如官方网站提供的二进制安装包或者使用包管理器如apt或brew安装）进行的。
重新安装或修复Python：如果Python安装损坏，可以尝试重新下载并安装相应版本的Python。
检查Python环境：确保你正在使用的Python环境（比如虚拟环境）包含了所有必要的标准库模块。
使用第三方库：如果问题依旧存在，可以考虑安装一个第三方的sqlite3库来作为替代，例如使用pip安装pysqlite3：
```
pip install pysqlite3
```
然后在代码中使用import pysqlite3.dbapi2 as sqlite3来代替标准的import sqlite3。
检查操作系统兼容性：确保你的操作系统支持SQLite和Python版本的_sqlite3模块。
查看Python文档或社区：如果上述方法都不能解决问题，可以查看Python官方文档或相关社区，看是否有其他用户遇到类似问题，以及他们是如何解决的。

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sqlite的文件导入操作

System

2024-09-02

所有,数据库

要在SQLite中导入文件，通常是将文本数据导入到数据库的表中。以下是一个简单的例子，演示如何使用Python的sqlite3模块导入一个文本文件到SQLite数据库中。

假设我们有一个名为data.txt的文本文件，其内容如下：




1,John Doe,jdoe@example.com
2,Jane Smith,jsmith@example.com
3,Emily Johnson,ejohnson@example.com

我们将导入这个文件到SQLite数据库中的一个名为contacts的表中。

首先，创建数据库和表：




import sqlite3
 
# 连接到数据库（如果不存在则创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个游标对象
c = conn.cursor()
 
# 创建表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS contacts
             (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT)''')
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

然后，导入文本文件：




import csv
import sqlite3
 
# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个游标对象
c = conn.cursor()
 
# 打开文本文件并逐行读取
with open('data.txt', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        # 插入数据到表中
        c.execute('INSERT INTO contacts (id, name, email) VALUES (?, ?, ?)', row)
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

这个例子假设文本文件是CSV格式的，并使用csv.reader来解析。如果文件格式不同，解析方法也需要相应调整。

System

2024-09-02

所有,数据库

报错解释：

这个错误通常出现在使用NVIDIA管理库(NVIDIA Management Library, NVML)时，NVML版本与安装的NVIDIA驱动程序版本不匹配。NVML是一个用来查询和控制NVIDIA GPU状态的API，需要与驱动程序配合使用。

解决方法：

确认当前安装的NVIDIA驱动版本。可以通过NVIDIA官网或者使用命令行工具（如nvidia-smi）来查看。
确认NVML库的版本。通常NVML库与驱动程序版本匹配，如果不匹配，需要更新或者回退驱动程序。
如果驱动程序是最新的，但NVML库版本过旧，可以尝试更新NVML库。
如果驱动程序过时，需要更新NVIDIA驱动程序。可以去NVIDIA官网下载最新的驱动程序，或者使用包管理器（如apt-get或yum）更新驱动程序。
在更新驱动程序之前，确保系统已经安装了所有必要的依赖，并且已经关闭所有正在运行的GPU应用程序。
更新驱动程序后，重新启动系统以确保所有的变更生效。

务必确保在更新或者更换驱动程序之前备份重要数据，并确认系统中没有其他依赖NVIDIA驱动的关键应用程序。

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【Redis进阶】Redis集群

System

2024-09-02

所有,redis

Redis集群是一种Redis服务器之间的网络连接，其中数据自动在多个节点之间分区。以下是一些关键概念和设置Redis集群的方法。

关键概念

哈希槽(Hash Slots): Redis集群有16384个哈希槽，用于存储数据。每个键都属于这16384个哈希槽的一个。
集群中的节点: 每个节点负责处理一部分哈希槽。
主从复制: 集群中的节点可以配置为主节点或从节点，从节点复制主节点的数据。
选举过程: 如果一个主节点失败，其从节点将通过选举过程选出新的主节点。

设置Redis集群

首先，确保你有至少三个Redis实例运行在不同的端口。
配置每个Redis实例的redis.conf文件，启用集群模式并指定不同的端口。




port 7000
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes

使用redis-cli工具创建集群。




redis-cli --cluster create <IP1>:<PORT1> <IP2>:<PORT2> <IP3>:<PORT3> --cluster-replicas 1

这里<IP1>:<PORT1>, <IP2>:<PORT2>, <IP3>:<PORT3>是运行Redis实例的IP和端口。--cluster-replicas 1指定每个主节点的从节点数量。

验证集群是否成功创建。




redis-cli -c -p <PORT> cluster info

使用集群客户端连接到集群。




import redis
startup_nodes = [
    {"host": "<IP1>", "port": "<PORT1>"},
    {"host": "<IP2>", "port": "<PORT2>"},
    {"host": "<IP3>", "port": "<PORT3>"},
]
rc = redis.StrictRedis(startup_nodes=startup_nodes)

现在你可以像使用单个Redis服务器一样使用集群。




rc.set("foo", "bar")
print(rc.get("foo"))

注意：在生产环境中，你需要确保每个Redis节点的配置文件、网络连接和持久化设置都是正确的，以保证集群的稳定性和可用性。

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