在Qt中调用文本大模型API通常涉及到发送HTTP请求。以下是一个简单的例子，使用Qt的QNetworkAccessManager来发送HTTP请求给文心一言、通义千问、豆包、GPT、Gemini或Claude等大模型的API。

#include <QCoreApplication>
#include <QNetworkAccessManager>
#include <QNetworkRequest>
#include <QNetworkReply>
#include <QJsonDocument>
#include <QJsonObject>
#include <QDebug>
 
int main(int argc, char *argv[]) {
    QCoreApplication a(argc, argv);
 
    QNetworkAccessManager manager;
    QUrl url("https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"); // 示例API URL，需要替换为你选择的模型的API
    QNetworkRequest request(url);
 
    // 设置请求头部，例如API密钥等
    request.setRawHeader("Content-Type", "application/json");
    request.setRawHeader("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY");
 
    // 设置请求体，这里是文本大模型的请求格式
    QJsonObject requestBody;
    requestBody["prompt"] = "你的提示信息";
    requestBody["max_tokens"] = 100;
    QJsonDocument doc(requestBody);
    request.setRawHeader("Content-Length", QByteArray::number(doc.toJson().size()));
 
    // 发送POST请求
    QNetworkReply *reply = manager.post(request, doc.toJson());
 
    QObject::connect(reply, &QNetworkReply::finished, [&]() {
        if (reply->error()) {
            qDebug() << "Error: " << reply->errorString();
        } else {
            QJsonObject response = QJsonDocument::fromJson(reply->readAll()).object();
            qDebug() << "Response: " << response;
        }
        reply->deleteLater();
    });
 
    return a.exec();
}

在这个例子中，你需要替换url变量为你选择的模型的API地址，并设置合适的请求头部，如API密钥等。requestBody中的prompt字段是你要求大模型处理的输入文本，max_tokens是大模型返回结果的最大令牌数。

请注意，每个大模型的API都有不同的请求格式和参数，因此你需要查看对应模型的官方文档来了解详细信息。

确保你有使用这些模型API的权限，并且遵循了它们的使用条款和任何的速率限制。如果你是在自己的应用程序中使用这些API，还需要考虑到API密钥的管理和安全性问题。

在Android 11 (API level 30) 中，如果你想要为触摸反馈添加振动，你需要检查 Settings.System.HAPTIC_FEEDBACK_ENABLED 设置是否为启用状态，并且你的应用必须拥有 VIBRATE 权限。以下是一个简单的例子，展示如何在触摸时触发振动：

import android.os.VibrationEffect;
import android.os.Vibrator;
import android.provider.Settings;
import android.content.ContentResolver;
 
// 获取Vibrator实例
Vibrator vibrator = (Vibrator) context.getSystemService(Context.VIBRATOR_SERVICE);
 
// 获取是否启用了触摸反馈振动设置
boolean hapticFeedbackEnabled;
try (ContentResolver cr = context.getContentResolver()) {
    hapticFeedbackEnabled = Settings.System.getInt(cr, Settings.System.HAPTIC_FEEDBACK_ENABLED) != 0;
}
 
// 如果启用了并且有权限，则振动
if (hapticFeedbackEnabled && context.checkSelfPermission(Manifest.permission.VIBRATE) == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
    vibrator.vibrate(VibrationEffect.createOneShot(50, VibrationEffect.DEFAULT_AMPLITUDE));
}

确保你的应用在 AndroidManifest.xml 中添加了 VIBRATE 权限：

<uses-permission android:name="android.permission.VIBRATE"/>

这段代码首先检查系统设置以确定触摸反馈振动是否启用。如果启用，并且应用有权限，它会创建一个50毫秒的单次振动效果并触发振动。

在Spring框架中，可以使用@Transactional注解来实现AOP事务管理。以下是一个简单的例子：

1. 在Spring配置文件中启用注解驱动的事务管理：

<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" />

2. 配置事务管理器：

<bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
    <property name="dataSource" ref="dataSource" />
</bean>

3. 在服务层的方法上使用@Transactional注解：

import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
@Transactional
public void someTransactionalMethod() {
    // 方法的实现代码
}

@Transactional注解可以应用于接口、接口方法或类的方法上。当注解应用于接口或接口方法时，它将仅匹配该接口或该接口方法的实现。当注解应用于类或类方法时，它将匹配类及其子类的所有方法。

@Transactional注解的属性可以用来定制事务的行为，例如事务的隔离级别、传播行为、超时设置、是否只读等。

例如，以下代码定义了一个只读事务，它不会导致任何实际的数据库更改，并且将失败，如果尝试进行更改：

@Transactional(readOnly = true)
public void someReadOnlyTransactionalMethod() {
    // 只读方法的实现代码
}

确保你的Spring配置包括了对切面（AOP）的支持，以及对事务管理的支持。通常，这可以通过包含<aop:aspectj-autoproxy />和<context:annotation-config />在Spring配置中来实现。

在Windows系统中卸载Redis，你可以按照以下步骤操作：

1. 停止Redis服务：

   打开命令提示符（以管理员身份），输入以下命令停止Redis服务：

   
   
   
   sc stop Redis

2. 删除Redis服务：

   输入以下命令从系统中删除Redis服务：

   
   
   
   sc delete Redis

3. 删除Redis可执行文件：

   找到Redis安装目录，通常在 C:\Program Files\Redis，将整个Redis文件夹删除。

4. 删除Redis配置文件（可选）：

   如果你在安装Redis时创建了配置文件，并且它被放置在了如 C:\ProgramData\Redis 等目录中，你可以手动删除这个目录。

请注意，如果Redis是通过其他方式安装的，比如使用Windows服务或者第三方管理工具，卸载过程可能会有所不同。如果你使用的是Windows服务来管理Redis，你可能需要使用服务管理工具来停止和删除服务。如果你使用的是某个Redis管理工具，可能需要通过该工具提供的界面来进行卸载。

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.integration.redis.util.RedisLockRegistry;
import org.springframework.web.servlet.handler.HandlerInterceptorAdapter;
 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
@Configuration
public class RateLimitConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }
 
    @Bean
    public RedisLockRegistry redisLockRegistry(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        return new RedisLockRegistry(redisConnectionFactory, "rate-limiting-locks");
    }
 
    @Bean
    public HandlerInterceptorAdapter rateLimitingInterceptor(RedisLockRegistry lockRegistry) {
        return new HandlerInterceptorAdapter() {
            @Override
            public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws IOException {
                String key = request.getRequestURI();
                try {
                    // 尝试获取锁，超时时间设置为1秒
                    var lock = lockRegistry.obtain(key);
                    if (lock.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS)) {
                        // 如果获取锁成功，则更新访问计数器
                        // ...更新访问计数器的逻辑...
                        return true;
                    } else {
                        // 如果未能获取锁，则表示请求过多
                        response.sendError(HttpServletResponse.SC_TOO_MANY_REQUESTS);
                        return false;
                    }
                } catch (InterruptedException e) {
                    Thread.currentThread().interrupt();
                    response.sendError(HttpServletResponse.SC_INTERNAL_SERVER_ERROR);
                    return false;
                }
            }
        };
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot应用中

以下是一个简单的Spring实现加法计算器和用户登录的例子。

首先，我们需要在Spring配置文件中定义加法服务和用户服务的bean。

<!-- 加法服务 -->
<bean id="adderService" class="com.example.AdderServiceImpl"/>
 
<!-- 用户服务 -->
<bean id="userService" class="com.example.UserServiceImpl"/>

加法计算器实现：

package com.example;
 
public class AdderServiceImpl implements AdderService {
    @Override
    public int add(int a, int b) {
        return a + b;
    }
}

用户登录实现：

package com.example;
 
public class UserServiceImpl implements UserService {
    @Override
    public boolean authenticate(String username, String password) {
        // 这里简单起见，只进行用户名和密码的比较，实际应用中需要查询数据库验证
        return "user123".equals(username) && "password".equals(password);
    }
}

在实际的应用中，你需要为用户服务添加数据库访问层，并在服务层进行业务逻辑处理。这里为了简化，直接在服务实现类中进行了用户名和密码的比较。

以上代码提供了Spring中定义和使用服务的基本方法，但请注意，实际应用中需要更多的安全措施，例如使用加密存储密码、使用Spring Security框架等。

在上一个代码实例中，我们已经创建了Eureka服务器。在这个代码实例中，我们将创建一个服务提供者（Eureka客户端），它将注册到Eureka服务器并提供一个REST API接口来获取商品信息。

首先，我们需要创建一个Spring Boot项目，并添加必要的依赖。

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

然后，我们需要在主类上添加@EnableDiscoveryClient注解来将该服务注册为Eureka客户端。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ProductServiceApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProductServiceApplication.class, args);
    }
}

接下来，我们创建一个REST控制器来提供商品信息的接口。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class ProductController {
 
    @Value("${spring.application.name}")
    private String serviceId;
 
    @GetMapping("/product")
    public String getProduct() {
        return "This is product info from " + serviceId;
    }
}

最后，我们需要在application.properties文件中配置Eureka服务器的地址。

spring.application.name=product-service
server.port=8081
 
eureka.client.serviceUrl.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

这样，我们就完成了一个Eureka客户端（服务提供者）的创建，它将在启动时向Eureka服务器注册，并提供一个REST API接口。

在Oracle中，可以通过查询V$SESSION视图来查看当前的会话信息。这个视图包含了数据库中所有会话的详细信息。以下是一个简单的查询示例，它列出了当前所有的会话：

SELECT * FROM V$SESSION;

如果你想要查看更具体的会话信息，比如过滤出处于特定状态的会话，你可以使用WHERE子句来添加条件。例如，如果你想要查看所有当前正在执行查询的会话，你可以使用以下查询：

SELECT * FROM V$SESSION WHERE STATUS = 'ACTIVE' AND SQL_ID IS NOT NULL;

这里STATUS = 'ACTIVE'表示会话正在执行一个操作，而SQL_ID IS NOT NULL用来过滤出正在执行某个SQL语句的会话。

请确保你有足够的权限来查询V$SESSION视图。如果没有，你可能需要联系数据库管理员来获取所需的权限。

多实例部署：

如果你指的是Tomcat的多实例部署，通常是在同一台服务器上运行多个Tomcat服务实例。每个实例可以运行不同的应用，配置不同的端口等。

Nginx+Tomcat负载均衡配置示例：

http {
    upstream tomcat_server {
        server 127.0.0.1:8080;
        server 127.0.0.1:8081;
    }
 
    server {
        listen 80;
 
        location / {
            proxy_pass http://tomcat_server;
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        }
    }
}

动静分离：

动静分离是为了提升网站性能，将网站中的动态资源（如jsp、servlet）和静态资源（html、css、js、图片等）分开处理。

以下是一个简单的Nginx配置示例，将静态资源交给Nginx处理，动态资源转发到后端Tomcat服务器。

server {
    listen 80;
 
    location / {
        root /path/to/static/files;
        try_files $uri $uri/ =404;
    }
 
    location ~ \.(jsp|do|action)$ {
        proxy_pass http://tomcat_server;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
    }
}

在这个配置中，所有静态文件请求都会直接由Nginx处理，如果是动态资源请求（以.jsp、.do、.action结尾的URL），则会被转发到Tomcat服务器。

import com.netflix.hystrix.HystrixCommand;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;
import com.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;
import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.cloud.client.discovery.DiscoveryClient;
 
// 以下代码示例展示了如何使用Hystrix命令模式封装服务调用，以及如何设置熔断器的策略。
public class ServiceCallCommand extends HystrixCommand<String> {
    private final DiscoveryClient discoveryClient;
    private final RestTemplate restTemplate;
    private final String serviceId;
    private final Object... args;
 
    public ServiceCallCommand(DiscoveryClient discoveryClient, RestTemplate restTemplate, String serviceId, Object... args) {
        super(Setter.withGroupKey(HystrixCommandGroupKey.Factory.asKey("ServiceCallGroup"))
                .andCommandPropertiesDefaults(
                        HystrixCommandProperties.Setter()
                                .withCircuitBreakerRequestVolumeThreshold(10) // 在10秒内至少有10个请求才进行熔断判断
                                .withCircuitBreakerSleepWindowInMilliseconds(5000) // 5秒钟的时间窗口，断路器关闭后过了这个时间窗口才重新尝试请求
                                .withCircuitBreakerErrorThresholdPercentage(50) // 错误率达到50%后触发熔断
                                .withExecutionTimeoutInMilliseconds(1000) // 设置命令执行超时时间
                ));
        this.discoveryClient = discoveryClient;
        this.restTemplate = restTemplate;
        this.serviceId = serviceId;
        this.args = args;
    }
 
    @Override
    protected String run() throws Exception {
        ServiceInstance instance = discoveryClient.getInstances(serviceId).get(0);
        String url = String.format("http://%s:%s/%s", instance.getHost(), instance.getPort(), String.format(serviceId, args));
        return restTemplate.getForObject(url, String.class);
    }
 
    @Override
    protected String getFallback() {
        // 返回一个备用响应，当服务调用失败时使用
        return "Service is unavailable, please try again later.";
    }
}

这段代码示例展示了如何使用Hystrix的Setter来配置熔断器的策略，包括请求量阈值、错误率阈值、超时时间以及断路器开启后的休眠时间窗口。同时，它提供了一个简单的服务调用方法，并定义了熔断发生时的备用响应。这些策略可以帮助提高系统的可用性和容错能力。