2024-09-02

在Spring Cloud分布式项目中结合Vue2实现双Token的单点登录,主要涉及后端的Spring Security和OAuth2以及前端的Vue组件设计。以下是实现的大致步骤和代码示例:

后端(Spring Cloud和Spring Security):

  1. 使用Spring Security实现登录接口,验证用户凭据。
  2. 成功登录后,生成访问Token(Access Token)。
  3. 生成Refersh Token,并存储在客户端的Cookie中。
  4. 提供接口用于使用Refersh Token刷新Access Token。



@RestController
@RequestMapping("/api/auth")
public class AuthController {
 
    @PostMapping("/login")
    public ResponseEntity<?> login(@RequestBody LoginRequest loginRequest) {
        // 登录逻辑...
        // 成功后生成tokens
        String accessToken = tokenService.generateAccessToken(authUser);
        String refreshToken = tokenService.generateRefreshToken(authUser);
        Cookie cookie = new Cookie("refreshToken", refreshToken);
        cookie.setMaxAge(7 * 24 * 60 * 60); // 设置Cookie有效期为7天
        response.addCookie(cookie);
 
        return ResponseEntity.ok(new AuthResponse(accessToken, refreshToken));
    }
 
    @PostMapping("/refreshtoken")
    public ResponseEntity<?> refreshToken(HttpServletRequest request) {
        // 从Cookie中获取Refresh Token
        String refreshToken = ""; // 获取逻辑
        // 验证Refresh Token
        // 生成新的Access Token
        String accessToken = tokenService.refreshToken(refreshToken);
        return ResponseEntity.ok(new AuthResponse(accessToken, null));
    }
}

前端(Vue2):

  1. 创建Vue组件用于登录。
  2. 登录成功后,将Access Token和Refersh Token存储在本地存储(localStorage或sessionStorage)。
  3. 创建Vue拦截器用于在发送请求时附加Access Token。
  4. 创建刷新Token逻辑,在Access Token过期时使用Refersh Token获取新的Access Token。



// Vue登录方法
methods: {
    login() {
        this.$http.post('/api/auth/login', this.credentials)
            .then(response => {
                localStorage.setItem('accessToken', response.data.accessToken);
                localStorage.setItem('refreshToken', response.data.refreshToken);
                // 登录后的操作...
            })
            .catch(error => {
                // 错误处理...
            });
    }
}
 
// Vue拦截器
Vue.http.interceptors.push(function(request, next) {
    // 从本地存储
2024-09-02

这是一个关于Spring Cloud的系列文章,它涵盖了微服务架构的基本概念,以及Spring Cloud如何帮助开发者构建和管理微服务。

在这个系列的第一部分,我们将关注Spring Cloud的起源和它的核心组件:Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul等。




// 假设代码是描述Spring Cloud中的一个核心组件,例如Eureka服务发现
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@EnableEurekaServer
@Configuration
public class EurekaServerConfig {
    // 配置Eureka服务器的相关设置
}

这段代码演示了如何在Spring Boot应用中启用Eureka服务发现。@EnableEurekaServer注解用于开启一个Eureka服务器。@Configuration注解表示这是一个配置类。

Spring Cloud为微服务架构中经常遇到的问题提供了一套简单的解决方案,例如服务发现、智能路由、微代理、负载均衡、断路器、分布式配置管理等。

Spring Cloud为开发者提供了快速构建企业级云应用的工具,如Netflix OSS集成、配置管理、断路器、智能路由、微代理、控制总线等。

Spring Cloud为开发者提供了快速构建企业级云应用的工具,如Netflix OSS集成、配置管理、断路器、智能路由、微代理、控制总线等。

Spring Cloud为开发者提供了快速构建企业级云应用的工具,如Netflix OSS集成、配置管理、断路器、智能路由、微代理、控制总线等。

Spring Cloud为开发者提供了快速构建企业级云应用的工具,如Netflix OSS集成、配置管理、断路器、智能路由、微代理、控制总线等。




 
这段代码是一个示例,它展示了如何在Spring Boot应用程序中配置Eureka服务器。在实际的应用中,你需要根据具体的需求来配置这些组件。 
2024-09-02

在Go语言中,你可以通过import关键字来导入外部包。外部包可以是你从第三方获取的,也可以是你自己创建的。

  1. 导入并使用外部包



import "fmt"
 
func main() {
    fmt.Println("Hello, World!")
}

在上述代码中,我们导入了Go语言自带的fmt包,并在main函数中使用它的Println函数打印出"Hello, World!"。

  1. 创建并使用本地项目包

在Go语言中,你可以创建本地项目包,并在其他包中导入使用。




// 在项目目录下创建一个新的目录,命名为util
// 在util目录下创建一个新的go文件,命名为stringutil.go
 
package util
 
func Reverse(s string) string {
    runes := []rune(s)
    for i, j := 0, len(runes)-1; i < j; i, j = i+1, j-1 {
        runes[i], runes[j] = runes[j], runes[i]
    }
    return string(runes)
}

在上述代码中,我们创建了一个名为util的包,并在该包中定义了一个Reverse函数,用于反转字符串。




import (
    "learning/util"
    "fmt"
)
 
func main() {
    fmt.Println(util.Reverse("Hello, World!"))
}

在上述代码中,我们导入了我们创建的util包,并在main函数中使用它的Reverse函数将"Hello, World!"反转后打印出结果。

注意:在Go语言中,导入包的路径是从$GOPATH/src/开始的。如果你的项目不在$GOPATH路径下,你可以使用go mod来管理你的项目依赖。

  1. 使用go mod管理项目依赖



# 初始化mod
go mod init example.com/hello
 
# 添加依赖
go get -u github.com/gin-gonic/gin@v1.7.7

在上述代码中,我们使用go mod init命令初始化了一个新的mod文件,并在其中声明了我们的项目依赖。然后,我们使用go get -u命令从远程仓库下载并添加了gin框架的v1.7.7版本作为我们的依赖。




import (
    "github.com/gin-gonic/gin"
)
 
func main() {
    r := gin.Default()
    r.GET("/hello", func(c *gin.Context) {
        c.String(200, "Hello, World!")
    })
    r.Run() // 在0.0.0.0:8080启动服务
}

在上述代码中,我们导入了gin框架,并在main函数中使用它创建了一个简单的web服务器,它会在访问localhost:8080/hello时返回"Hello, World!"。

2024-09-02



using MongoDB.Bson;
using MongoDB.Driver;
using System;
using System.Collections.Generic;
 
namespace MongoDBDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 连接到MongoDB服务器
            var client = new MongoClient("mongodb://localhost:27017");
            // 指定数据库和集合
            var database = client.GetDatabase("school");
            var collection = database.GetCollection<BsonDocument>("students");
 
            // 插入文档
            var document = new BsonDocument
            {
                {"name", "John Doe"},
                {"address", new BsonDocument {{"street", "123 4th Street"}, {"city", "New York"}}},
                {"scores", new BsonArray {85, 92, 78}}
            };
            collection.InsertOne(document);
 
            // 查询文档
            var query = new BsonDocument
            {
                {"name", "John Doe"}
            };
            var result = collection.Find(query).FirstOrDefault();
            Console.WriteLine(result);
 
            // 更新文档
            var update = new BsonDocument
            {
                {"$set", new BsonDocument{{"scores.0", 90}}}
            };
            collection.UpdateOne(query, update);
 
            // 再次查询文档以验证更新
            result = collection.Find(query).FirstOrDefault();
            Console.WriteLine(result);
 
            // 删除文档
            collection.DeleteOne(query);
 
            // 关闭MongoDB客户端
            client.DropDatabase("school");
            Console.WriteLine("数据库已删除。");
        }
    }
}

这段代码展示了如何在C#中使用MongoDB的官方驱动程序进行基本的MongoDB操作,包括连接数据库、插入文档、查询文档、更新文档和删除文档。这对于学习MongoDB及其C#接口是非常有用的。

2024-09-02

在Oracle 11g Data Guard环境中配置实时应用归档日志的过程如下:

  1. 确保主数据库和备用数据库都已经设置为归档模式。



-- 在主数据库上执行
ALTER DATABASE ARCHIVELOG;
 
-- 在备用数据库上执行
ALTER DATABASE ARCHIVELOG;
  1. 配置主数据库以自动将归档日志传送到备用数据库。

在主数据库的tnsnames.ora文件中配置备用数据库的TNS名称和相关连接详情。




# tnsnames.ora(主数据库)
 
STANDBY_DB =
  (DESCRIPTION =
    (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = standby_host)(PORT = 1521))
    (CONNECT_DATA =
      (SERVER = DEDICATED)
      (SERVICE_NAME = standby_service)
    )
  )

在主数据库的listener.ora文件中配置相应的监听器。

配置主数据库的LOG_ARCHIVE_DEST_2参数,指定归档日志的目的地为STANDBY\_DB。




-- 在主数据库上执行
ALTER SYSTEM SET LOG_ARCHIVE_DEST_2 = 'SERVICE=STANDBY_DB LGWR ASYNC VALID_FOR=(ONLINE_LOGFILES,PRIMARY_ROLE)';
  1. 配置实时同步。

在主数据库上设置LOG_ARCHIVE_DEST_STATE_2ENABLE以启用实时同步。




-- 在主数据库上执行
ALTER SYSTEM SET LOG_ARCHIVE_DEST_STATE_2 = ENABLE;
  1. 应用归档日志。

在备用数据库上,使用ALTER DATABASE REGISTER LOGICAL STANDBY DATABASE来注册备用数据库,并开始应用归档日志。




-- 在备用数据库上执行
ALTER DATABASE REGISTER LOGICAL STANDBY DATABASE;

确保备用数据库配置了适当的恢复参数,如RECOVERY_PARAMETERS,以确保它能够自动从归档日志中应用更改。

以上步骤可能需要根据具体的网络配置、数据库配置和安全要求进行适当的调整。

2024-09-02

编译MT7981平台上的U-Boot和ARM Trust Firmware (ATF)的步骤通常如下:

  1. 获取源码:

    确保你已经从MTK的官方网站或者合作伙伴处获取了适用于MT7981平台的U-Boot和ATF源码。

  2. 安装编译工具链:

    你需要安装适用于ARM架构的交叉编译工具链,例如arm-none-eabi-gcc。

  3. 设置环境变量:

    确保交叉编译工具链的路径被添加到环境变量PATH中。

  4. 配置U-Boot:

    
    
    
    make mt7981_defconfig
    make menuconfig  # 可选,根据需要配置U-Boot
  5. 编译U-Boot:

    
    
    
    make -j$(nproc)
  6. 编译ATF:

    进入到ATF的源码目录,配置并编译:

    
    
    
    make PLAT=mediatek MTK_SOC=MT7981 MTK_PLATFORM=AP_MSM8996 PROJ=ap_msm8996

请注意,上述命令可能需要根据你的具体开发环境和源码版本进行调整。具体的配置选项和编译命令可能有所不同,你可以参考对应平台的源码仓库中的README文件或者Makefile来获取正确的编译指令。

2024-09-02

以下是一个简化的Spring Boot应用程序示例,用于创建一个RESTful API,该API使用Tesseract和Tess4J来执行OCR操作。




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import net.sourceforge.tess4j.ITesseract;
import net.sourceforge.tess4j.Tesseract;
import net.sourceforge.tess4j.TesseractException;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
 
@SpringBootApplication
public class OcrApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(OcrApplication.class, args);
    }
}
 
@RestController
class OcrController {
 
    private final ITesseract instance = new Tesseract();
 
    public OcrController() {
        // 设置Tesseract的语言库路径
        instance.setDatapath("/path/to/tessdata");
    }
 
    @PostMapping("/ocr")
    public ResponseEntity<?> performOcr(@RequestParam("image") MultipartFile image) {
        try {
            String text = instance.doOCR(image.getInputStream());
            return ResponseEntity.ok(text);
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.internalServerError().body("Error during OCR: " + e.getMessage());
        }
    }
}

在这个例子中,我们创建了一个简单的RESTful API,其中包含一个/ocr端点,用于接收图片文件并使用Tesseract OCR引擎返回图片中的文本。我们假设Tesseract的语言库(tessdata)已经安装并设置在了正确的位置。

请注意,这个代码示例没有进行异常处理、边界检查或日志记录,它只是为了展示如何将Tess4J集成到Spring Boot应用程序中。在实际应用中,你需要添加这些内容以确保你的API是健壮和安全的。

2024-09-02



using UnityEngine;
using Whisper.Unity;
 
public class WhisperExample : MonoBehaviour
{
    private WhisperClient whisperClient;
 
    void Start()
    {
        // 初始化Whisper客户端
        whisperClient = new WhisperClient("your_api_key_here");
    }
 
    void Update()
    {
        // 假设你已经有了一个名为microphoneDeviceName的Microphone设备名称
        // 并且已经记录了语音数据到byte数组
        byte[] audioData = GetMicrophoneData();
 
        // 调用Whisper的识别方法,这里以DeepSpeech为例
        whisperClient.RecognizeDeepSpeech(audioData, (error, result) =>
        {
            if (error != null)
            {
                Debug.LogError("识别出错: " + error);
                return;
            }
 
            // 识别成功,输出转写的文字
            Debug.Log("识别结果: " + result.Text);
        });
    }
 
    byte[] GetMicrophoneData()
    {
        // 这里应该是获取Microphone数据的逻辑,示例代码不包含实际的数据获取
        // 返回模拟的语音数据byte数组
        return new byte[] { /* 语音数据 */ };
    }
}

这个代码示例展示了如何在Unity中使用Whisper.Unity库来进行深度学习基于声音的语音转文字识别。在Start方法中,我们初始化了Whisper客户端,并且在Update方法中通过模拟方法GetMicrophoneData获取语音数据,然后调用RecognizeDeepSpeech方法进行识别。识别的结果通过一个回调函数返回,包括可能出现的错误信息和转写的文字。这个示例提供了一个基本框架,开发者可以根据自己的需求进行相应的扩展和定制。

2024-09-02

如果你想从一个简单的内存缓存系统迁移到Redis,你可以遵循以下步骤:

  1. 安装Redis服务器并确保它正在运行。
  2. 在你的应用程序中安装Redis客户端库。
  3. 修改你的应用程序代码,将所有缓存操作(如get、set、delete)从内存缓存系统转移到Redis。

以下是一个使用Python和redis-py库的示例,它演示了如何将内存缓存的简单字典操作迁移到Redis:




import redis
 
# 假设你之前有这样的内存缓存操作:
# cache = {}
#
# def get_from_cache(key):
#     return cache.get(key)
#
# def set_in_cache(key, value):
#     cache[key] = value
#
# def delete_from_cache(key):
#     cache.pop(key, None)
 
# 连接到Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 修改函数以使用Redis
def get_from_cache(key):
    return redis_client.get(key)
 
def set_in_cache(key, value):
    redis_client.set(key, value)
 
def delete_from_cache(key):
    redis_client.delete(key)
 
# 使用Redis进行缓存操作
set_in_cache('my_key', 'my_value')
value = get_from_cache('my_key')
print(value)  # 输出 b'my_value'
delete_from_cache('my_key')

请注意,Redis客户端返回的值通常是字节字符串,你可能需要对这些值进行解码。此外,你可能需要根据Redis的数据类型(字符串、哈希、列表、集合、有序集合)来调整你的代码。

2024-09-02



import org.sqlite.SQLiteConnection;
 
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
 
public class SQLiteExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 连接到SQLite数据库
        String url = "jdbc:sqlite:example.db";
        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url);
             // 创建一个PreparedStatement来批量插入数据
             PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO data (id, value) VALUES (?, ?)")) {
 
            // 开始事务
            conn.setAutoCommit(false);
 
            // 插入数据
            for (int i = 0; i < 100000; i++) {
                pstmt.setInt(1, i);
                pstmt.setInt(2, i);
                pstmt.executeUpdate();
 
                // 每1000条提交一次,减少事务大小
                if (i % 1000 == 0) {
                    conn.commit();
                }
            }
 
            // 最后提交事务
            conn.commit();
 
            System.out.println("数据插入完成");
 
        } catch (SQLException e) {
            System.out.println("数据插入过程中发生错误: " + e.getMessage());
        }
    }
}

这段代码演示了如何使用Java JDBC连接SQLite数据库,并且使用PreparedStatement批量插入大量数据。它使用了try-with-resources结构来自动关闭数据库连接,并且每插入一定数量的数据后,会手动进行一次事务提交,以减少单个事务的大小。这是一个常见的做法,可以用来提高数据插入的效率。