在Ubuntu 22.04上安装Samba服务并配置一个简单的共享目录可以通过以下步骤完成：

1. 更新软件包列表：

sudo apt update

2. 安装Samba服务：

sudo apt install samba

3. 配置Samba。编辑Samba配置文件/etc/samba/smb.conf：

sudo nano /etc/samba/smb.conf

4. 在文件末尾添加以下内容，配置一个简单的共享目录（替换<directory_path>为你想要共享的实际目录路径）：

[sambashare]
   path = <directory_path>
   read only = no
   browsable = yes

5. 重启Samba服务以应用配置更改：

sudo systemctl restart smbd

6. （可选）如果你想要允许外部访问，你可能需要调整防火墙规则来允许Samba通信：

sudo ufw allow samba

7. 设置Samba账户。首先，创建一个Samba用户，并设置密码：

sudo adduser <username>
sudo smbpasswd -a <username>

8. 确保共享目录的权限允许你创建的用户访问：

sudo chown -R <username>:<username> <directory_path>

完成以上步骤后，你应该能够从网络上的其他计算机访问Samba共享。使用之前创建的用户名和密码登录。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import ai.spring.api.ChatApi;
import ai.spring.model.ChatCompletionResponse;
import ai.spring.model.ChatCompletionRequest;
 
@Service
public class ChatGPTService {
 
    @Autowired
    private ChatApi chatApi;
 
    public String generateResponse(String message) {
        ChatCompletionRequest request = new ChatCompletionRequest()
            .prompt(message)
            .maxTokens(50)
            .model("text-davinci-003");
        ChatCompletionResponse response = chatApi.createChatCompletion(request);
        return response.getChoices().get(0).getText();
    }
}

这段代码展示了如何使用Spring框架和Spring AI SDK来创建一个简单的服务，用于与ChatGPT交流。ChatGPTService类中注入了ChatApi，这是Spring AI SDK提供的用于与Spring Chat API交互的客户端。generateResponse方法接收一个消息，创建一个ChatCompletionRequest，并发送给Chat API以生成响应。然后它返回了API返回的第一个可能的答案。

在进行Spring Cloud与Nacos的多服务多实例本地测试时，可以通过修改本地的hosts文件来模拟域名解析，并且配置Nacos作为服务注册中心。以下是一个简化的步骤和示例：

1. 修改本地的hosts文件（在Windows系统中是C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts，在Linux或Mac系统中是/etc/hosts），添加以下内容：

127.0.0.1 service-provider.com
127.0.0.1 service-consumer.com

这样，当你访问service-provider.com或service-consumer.com时，实际上会被解析为本地地址127.0.0.1。

2. 确保Nacos服务端正常运行。
3. 在Spring Cloud服务提供者的application.properties或application.yml配置文件中，设置注册中心地址和服务名：

spring.application.name=service-provider
spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.cloud.nacos.discovery.namespace=命名空间ID（如果使用命名空间）

4. 在Spring Cloud服务消费者的配置中同样设置注册中心地址和服务名。
5. 如果需要启动多个服务实例，可以复制服务提供者的启动类，并修改端口号。例如：

@SpringBootApplication
public class ServiceProviderApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceProviderApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public WebServerFactoryCustomizer<ConfigurableWebServerFactory> webServerFactoryCustomizer() {
        return factory -> {
            if (factory instanceof TomcatServletWebServerFactory) {
                TomcatServletWebServerFactory tomcatFactory = (TomcatServletWebServerFactory) factory;
                tomcatFactory.setPort(8081); // 修改端口号
            }
        };
    }
}

6. 重复以上步骤启动多个服务实例。
7. 最后，启动Nacos控制台，并通过Nacos控制台查看服务实例是否已注册并健康。

以上步骤和示例代码提供了一个本地测试多服务多实例的简化方案。在实际的生产环境中，你可能需要进一步配置如负载均衡等功能。

在Spring Boot中，可以通过配置文件（application.properties或application.yml）来调整内嵌Tomcat的参数。以下是一些常用的内嵌Tomcat参数调优：

1. 最大连接数（Max Connections）:

server.tomcat.max-connections=1000

2. 连接队列长度（Accept Count）:

server.tomcat.accept-count=100

3. 最大工作线程数（Max Threads）:

server.tomcat.max-threads=200

4. 最小工作线程数（Min Spare Threads）:

server.tomcat.min-spare-threads=10

在application.properties中添加上述配置项即可。例如：

server.tomcat.max-connections=1000
server.tomcat.accept-count=100
server.tomcat.max-threads=200
server.tomcat.min-spare-threads=10

确保在调整这些参数时考虑服务器硬件性能和应用需求，避免资源过度消耗和不足。

在MyBatis中，批量添加记录通常使用<foreach>标签来构建SQL语句。以下是一个示例，假设我们有一个名为User的表，它有两个字段：id和name。

首先，在你的mapper接口中定义一个用于批量插入的方法：

public interface UserMapper {
    void insertUsers(List<User> users);
}

然后，在mapper的XML文件中定义对应的SQL语句：

<mapper namespace="com.example.mapper.UserMapper">
    <insert id="insertUsers">
        INSERT INTO User (id, name)
        VALUES
        <foreach collection="list" item="user" separator=",">
            (#{user.id}, #{user.name})
        </foreach>
    </insert>
</mapper>

在这个例子中，<foreach>标签被用来遍历传入的users列表，并为每个User对象生成一组值，使用逗号作为分隔符。

最后，在你的服务层或者业务逻辑层中调用这个方法：

List<User> users = new ArrayList<>();
users.add(new User(1, "Alice"));
users.add(new User(2, "Bob"));
users.add(new User(3, "Charlie"));
 
UserMapper userMapper = sqlSession.getMapper(UserMapper.class);
userMapper.insertUsers(users);

确保在调用方法之前已经正确地开启了一个SqlSession，并在完成操作后正确提交或回滚事务。

fmt 包是 Go 语言的标准库之一，提供了格式化输入输出的函数。以下是 fmt 包中一些常用函数的简单介绍和使用示例：

1. Print 和 Println：这两个函数用于输出，Print 用于输出不换行，Println 用于输出并换行。

fmt.Print("Hello, World!")
fmt.Println("Hello, World!")

2. Sprintf：这个函数用于将格式化的字符串写入到一个字符串变量中。

str := fmt.Sprintf("Hello, %s!", "World")
fmt.Println(str) // 输出: Hello, World!

3. Scan 和 Scanln：这两个函数用于从标准输入中读取格式化的输入。Scan 用于读取不换行的输入，Scanln 用于读取一行输入。

var str string
fmt.Scanln(&str)
fmt.Println(str) // 输入并输出输入的内容

4. Sscan 和 Sscanln：这两个函数用于从字符串中读取格式化的输入。

var str string
fmt.Sscanln("Hello, World!", &str)
fmt.Println(str) // 输出: Hello, World!

5. Fprintf：这个函数用于将格式化的字符串写入到 io.Writer 接口的对象中。

var buffer bytes.Buffer
fmt.Fprintf(&buffer, "Hello, %s!", "World")
fmt.Println(buffer.String()) // 输出: Hello, World!

6. Fscan 和 Fscanln：这两个函数用于从 io.Reader 接口的对象中读取格式化的输入。

var buffer *bytes.Buffer
buffer = bytes.NewBufferString("Hello, World!")
var str string
fmt.Fscanln(buffer, &str)
fmt.Println(str) // 输出: Hello, World!

以上是 fmt 包中一些常用函数的简单介绍和使用示例。实际使用时，开发者可以根据需要选择合适的函数。

要使用Flask-SQLAlchemy连接SQLite数据库，首先需要创建一个SQLite数据库文件，然后配置Flask应用以使用SQLAlchemy。以下是步骤和示例代码：

1. 安装Flask-SQLAlchemy：

pip install Flask-SQLAlchemy

2. 创建一个SQLite数据库文件（如果不存在）。
3. 配置Flask应用以使用SQLAlchemy。
4. 定义模型并创建数据库。

示例代码：

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
 
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///path/to/your/database.db'
db = SQLAlchemy(app)
 
class User(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    username = db.Column(db.String(80), unique=True, nullable=False)
    email = db.Column(db.String(120), unique=True, nullable=False)
 
    def __repr__(self):
        return '<User %r>' % self.username
 
@app.route('/')
def index():
    return 'Hello, World!'
 
if __name__ == '__main__':
    with app.app_context():
        db.create_all()  # 创建数据库表
        app.run(debug=True)

在这个例子中，我们创建了一个名为User的简单模型，并通过db.create_all()创建了数据库和相应的表。app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI']设置了数据库的连接字符串，指向SQLite数据库文件。

确保替换path/to/your/database.db为你的SQLite数据库文件的实际路径。当你运行这个Flask应用时，它会启动一个开发服务器，并创建数据库及其表。

在Hadoop中，HDFS（Hadoop Distributed File System）提供了一个“回收站”功能，可以防止用户不小心删除文件或目录。当用户使用rm命令删除文件或目录时，HDFS会将这些文件或目录移动到一个特殊的目录下，即回收站。回收站中的文件或目录可以通过dfs命令进行恢复，或者在一定时间后被清除。

回收站的删除策略取决于以下两个配置参数：

1. fs.trash.interval：指定回收站保留的时间（分钟），默认值为0，表示不启用回收站功能。如果设置为大于0的值，则启用回收站功能，并且设置回收站保留的时间。
2. fs.trash.checkpoint.interval：指定回收站清理的频率（分钟），默认值与fs.trash.interval相同。这个设置用来定义系统定期检查回收站并清理其中内容的频率。

要配置HDFS回收站的删除策略，可以在hdfs-site.xml配置文件中设置这两个参数。例如，要启用回收站并设置保留时间为7天（604800分钟），可以添加以下配置：

<property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>604800</value>
</property>

同时，如果你想要自定义回收站清理的频率，可以设置fs.trash.checkpoint.interval，例如：

<property>
    <name>fs.trash.checkpoint.interval</name>
    <value>1440</value>
</property>

以上配置将回收站的保留时间设置为7天，并将清理频率设置为每天检查一次。

在命令行中，你可以使用以下命令来查看回收站中的文件和目录：

hdfs dfs -expunge

使用hdfs dfs -expunge命令可以立即清空回收站，而不是等到设定的清理时间。这个命令通常需要管理员权限。

请注意，回收站的行为可能会受到HDFS其他配置参数的影响，比如是否启用了HDFS SafeMode等。因此，在实际部署和使用时，应当根据具体环境和需求调整相关配置。

在Spring Boot中使用FreeMarker导出复杂的Excel文件（包含多个sheet页），你可以使用Apache POI库，它提供了操作Excel文件的接口。以下是一个简化的例子：

1. 添加依赖到你的pom.xml：

<dependency>
    <groupId>org.freemarker</groupId>
    <artifactId>freemarker</artifactId>
    <version>2.3.31</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.poi</groupId>
    <artifactId>poi-ooxml</artifactId>
    <version>5.2.3</version>
</dependency>

2. 创建FreeMarker模板，例如sheet1.ftl和sheet2.ftl，用于生成Excel的不同sheet页面的内容。
3. 创建服务来处理Excel文件的生成：

import freemarker.template.Configuration;
import freemarker.template.Template;
import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;
 
import java.io.*;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
public class ExcelExportService {
 
    private Configuration freemarkerCfg;
 
    public ExcelExportService(Configuration freemarkerCfg) {
        this.freemarkerCfg = freemarkerCfg;
    }
 
    public void exportExcelWithMultipleSheets(String templatePath, String outputPath) throws IOException, TemplateException {
        // 创建Workbook
        Workbook workbook = new XSSFWorkbook();
 
        // 创建数据模型
        Map<String, Object> sheet1Data = new HashMap<>();
        sheet1Data.put("data", getDataForSheet1());
        Map<String, Object> sheet2Data = new HashMap<>();
        sheet2Data.put("data", getDataForSheet2());
 
        // 加载模板
        Template sheet1Template = freemarkerCfg.getTemplate("sheet1.ftl");
        Template sheet2Template = freemarkerCfg.getTemplate("sheet2.ftl");
 
        // 创建Sheet
        Sheet sheet1 = workbook.createSheet("Sheet1");
        Sheet sheet2 = workbook.createSheet("Sheet2");
 
        // 合并模板和数据生成内容
        StringWriter sheet1Writer = new StringWriter();
        sheet1Template.process(sheet1Data, sheet1Writer);
        StringWriter sheet2Writer = new StringWriter();
        sheet2Template.process(sheet2Data, sheet2Writer);
 
        // 将内容写入Sheet
        // ...
 
        // 写入输出流
        try (OutputStream outputStream = new FileOutputStream(outputPath)) {
            workbook.write(outputStream);
        }
 
        // 关闭Workbook
        workbook.close();
    }
 
    private Object getDataForSheet1() {
        // 返回Sheet1的数据
        return null;
    }
 
    private Object getDataForSheet2() {
        // 返回Sheet2的数据
        return null;
    }
}

4. 配置FreeMarker和ExcelExportService：

在PostgreSQL中，可以使用WITH RECURSIVE语句来执行递归查询。这种查询可以根据一些条件递归地将结果集合并到一起。

以下是一个使用递归查询的例子，该查询用于获取一个组织内的所有下属组织（假设有一个组织表organizations，其中包含id和parent_id字段）：

WITH RECURSIVE sub_orgs AS (
    SELECT id, parent_id
    FROM organizations
    WHERE id = :starting_org_id  -- 起始组织ID
    UNION ALL
    SELECT o.id, o.parent_id
    FROM organizations o
    INNER JOIN sub_orgs so ON o.parent_id = so.id
)
SELECT id FROM sub_orgs;

在这个查询中，:starting_org_id是一个参数，表示递归的起始点。查询首先选择起始组织，然后通过UNION ALL和内部的JOIN递归地将所有下属组织添加到结果集中。

要使用这个查询，你需要替换:starting_org_id为实际的起始组织ID。这个查询会返回所有子组织的ID列表。