2024-09-06



import java.util.Random;
 
public class RandomQuizCreator {
    private final Random random = new Random();
 
    public int createQuiz() {
        // 随机数种子,确保每次运行结果不同
        random.setSeed(System.currentTimeMillis());
 
        // 创建题目索引
        int questionIndex = random.nextInt(5);
 
        // 根据题目索引返回相应的题目
        switch (questionIndex) {
            case 0:
                return createMultipleChoiceQuestion();
            case 1:
                return createTrueFalseQuestion();
            case 2:
                return createShortAnswerQuestion();
            case 3:
                return createLongAnswerQuestion();
            case 4:
                return createMatchingQuestion();
            default:
                throw new IllegalStateException("Unexpected value: " + questionIndex);
        }
    }
 
    private int createMultipleChoiceQuestion() {
        // 创建多选题
        // ...
        return 1; // 返回题目ID
    }
 
    private int createTrueFalseQuestion() {
        // 创建判断题
        // ...
        return 2; // 返回题目ID
    }
 
    private int createShortAnswerQuestion() {
        // 创建简答题
        // ...
        return 3; // 返回题目ID
    }
 
    private int createLongAnswerQuestion() {
        // 创建长答题
        // ...
        return 4; // 返回题目ID
    }
 
    private int createMatchingQuestion() {
        // 创建匹配题
        // ...
        return 5; // 返回题目ID
    }
}

这个简化版的代码实例展示了如何在Java中随机创建不同类型的题目,并返回对应的题目ID。这个例子使用了switch语句来处理不同的情况,并且通过Random类来生成随机数,确保了每次运行产生的题目是随机的。

2024-09-06

Redis Geo 是 Redis 3.2 版本新引入的一个功能,它可以执行一系列有关地理位置信息的操作。但是 Redis Geo 不能直接使用高德地图的 API,需要通过编程语言(如 Python、Java、Node.js 等)进行中间处理。

以下是一个使用 Python 结合 Redis Geo 和 高德地图 API 的示例:

首先,你需要安装 redis 和 高德地图的 SDK:




pip install redis
pip install amap_api

然后,你可以使用以下 Python 代码将高德地图的位置信息存储到 Redis Geo:




import redis
from amap_api import AMapApi
from amap_api.geocoder import Geocoder
 
# 连接 Redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 高德地图 API 密钥
amap_key = '你的高德地图API密钥'
 
# 初始化高德地图 API
geocoder = Geocoder(amap_key)
 
# 地址
address = '北京市朝阳区'
 
# 地理位置信息
location = geocoder.geocode(address)
 
# 将位置信息存储到 Redis Geo
r.geoadd('city:location', {
    'beijing': (location.geo[0], location.geo[1])
})
 
# 获取指定地区的地理位置信息
locations = r.georadius('city:location', location.geo[0], location.geo[1], 100, unit='km', withcoord=True, withdist=True)
 
for location in locations:
    print(location.name, location.distance, location.coordinates)

在这个例子中,我们首先连接到 Redis,然后使用高德地图 API 获取了北京朝阳区的地理位置信息,并将其存储到了 Redis Geo 数据结构中。然后我们使用 Redis Geo 的 georadius 命令来查询以这个地理位置为中心,半径为 100 公里内的其他地理位置信息。

2024-09-06



#!/bin/bash
 
# 设置集群用户环境变量
export ORACLE_HOME=/u01/app/11.2.0/grid
export PATH=$PATH:$ORACLE_HOME/bin
 
# 节点名称,应该替换为实际的节点名称
NODENAME=racnode2
 
# 删除CRS节点
$ORACLE_HOME/bin/crsctl stop crs -force
$ORACLE_HOME/bin/crsctl delete node -force $NODENAME
 
# 删除OCR和Voting Disk上的节点信息
$ORACLE_HOME/bin/ocrconfig -delete node $NODENAME -local
$ORACLE_HOME/bin/crsctl delete node -n $NODENAME -force
 
# 重启CRS服务
$ORACLE_HOME/bin/crsctl start crs
 
# 查看集群状态
$ORACLE_HOME/bin/crsctl status res -t
 
# 注意:以上脚本中的命令需要在每个节点上以root用户执行。
# 在执行脚本前,请确保已经备份了所有重要数据,并且理解了每个命令的作用。
# 如果在实际操作中遇到问题,请根据具体错误信息进行故障排除。

这个脚本提供了从Oracle RAC集群中删除节点的基本步骤。它首先停止CRS服务,然后从OCR和表决盘中删除节点信息,并最后重启CRS服务。这个过程是删除RAC节点的一个基本模板,可以根据实际情况进行调整。在执行这些操作之前,请确保已经进行了必要的备份,并且理解了每个命令的含义。

2024-09-06



#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sqlite3.h>
 
static int callback(void *NotUsed, int argc, char **argv, char **azColName){
   for(int i = 0; i < argc; i++){
      printf("%s = %s\n", azColName[i], argv[i] ? argv[i] : "NULL");
   }
   printf("\n");
   return 0;
}
 
int main(){
   sqlite3 *db;
   char *zErrMsg = 0;
   int rc;
   const char *sql;
 
   // 打开数据库
   rc = sqlite3_open("test.db", &db);
   if( rc ){
      fprintf(stderr, "无法打开数据库: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
      return(0);
   }else{
      fprintf(stdout, "数据库打开成功\n");
   }
 
   // 创建一个表
   sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS students(ID INTEGER PRIMARY KEY, NAME TEXT, AGE INTEGER, ADDRESS TEXT);";
   rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
   if( rc != SQLITE_OK ){
      fprintf(stderr, "SQL错误: %s\n", zErrMsg);
      sqlite3_free(zErrMsg);
   }
   else {
      fprintf(stdout, "表创建成功\n");
   }
 
   // 插入数据
   sql = "INSERT INTO students(NAME, AGE, ADDRESS) VALUES('Tom', 20, 'USA');";
   rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
   if( rc != SQLITE_OK ){
      fprintf(stderr, "SQL错误: %s\n", zErrMsg);
      sqlite3_free(zErrMsg);
   }
   else {
      fprintf(stdout, "数据插入成功\n");
   }
 
   // 查询数据
   sql = "SELECT * FROM students;";
   rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
   if( rc != SQLITE_OK ){
      fprintf(stderr, "SQL错误: %s\n", zErrMsg);
      sqlite3_free(zErrMsg);
   }
   else {
      fprintf(stdout, "查询成功\n");
   }
 
   // 关闭数据库
   sqlite3_close(db);
   return 0;
}

这段代码展示了如何在C语言中使用sqlite3库进行基本的数据库操作,包括打开数据库、创建表、插入数据和查询数据。同时,它也演示了如何使用回调函数来处理查询结果。这对于学习如何在C语言中处理SQLite数据库是有帮助的。

2024-09-06

在MongoDB中,您可以使用updateOne(), updateMany(), 或 deleteOne(), deleteMany() 方法来根据查询条件更新字段或删除数据。以下是使用这些方法的示例代码:

更新单条记录的字段:




// 使用 updateOne 更新单条记录
db.collectionName.updateOne(
  { <query> }, // 查询条件
  { $set: { "fieldName": newValue } } // 更新操作
);

更新多条记录的字段:




// 使用 updateMany 更新多条记录
db.collectionName.updateMany(
  { <query> }, // 查询条件
  { $set: { "fieldName": newValue } } // 更新操作
);

删除单条记录:




// 使用 deleteOne 删除单条记录
db.collectionName.deleteOne(
  { <query> } // 查询条件
);

删除多条记录:




// 使用 deleteMany 删除多条记录
db.collectionName.deleteMany(
  { <query> } // 查询条件
);

请将 <query>, collectionName, fieldName, newValue 替换为您的实际查询条件和字段值。

2024-09-06

这段文本是关于区块链索引器(Indexer)与 Oracle 服务的公告,它宣布了一个新的服务的上线,该服务可以为 Merlin Protocol 提供 BRC20 代币的价格信息。NFTScan 是一个区块链数据探索工具和服务平台,它提供区块链数据的索引和搜索服务。

对于开发者来说,如果你需要实现类似的服务,你可以使用以下的技术栈作为参考:

  1. 区块链节点:连接到区块链网络,如比特币、以太坊等,同步区块数据。
  2. 数据索引:使用数据库(如 PostgreSQL)索引区块链数据,以便进行快速搜索和分析。
  3. API 服务:提供 RESTful API 或 GraphQL 接口,让其他应用程序能够查询代币价格信息。
  4. 定价策略:实现一个定价机制,根据代币交易频率和数量进行计算。
  5. 定时任务:使用定时任务(如 Cron)来定期同步区块链数据和更新价格信息。

以下是一个非常简单的 API 接口示例,用于返回特定代币的价格(假设价格是硬编码的):




from fastapi import FastAPI
 
app = FastAPI()
 
@app.get("/tokens/{token_id}/price")
async def get_token_price(token_id: str):
    # 在实际应用中,这个价格应该是根据实时的交易信息计算的
    return {"token_id": token_id, "price": 1.0}

这个示例使用了 FastAPI 框架来快速创建一个 API 接口。在实际应用中,你需要连接区块链节点,同步数据,实现复杂的定价逻辑,并设置定时任务来保持价格信息的更新。

2024-09-06

要在Tableau中连接openGauss数据库,你需要确保openGauss的版本支持所需的ODBC驱动程序。以下是连接的基本步骤:

  1. 安装openGauss的ODBC驱动程序。
  2. 在openGauss数据库中创建一个用户并授予适当的权限。
  3. 在Tableau Desktop中,找到“其他数据库”选项并选择“更多...”。
  4. 在连接对话框中,选择适合openGauss的ODBC驱动程序。
  5. 配置连接详情,包括服务器地址、端口、用户名和密码。
  6. 测试连接,确保Tableau能够成功连接到openGauss数据库。

以下是一个示例代码,演示如何在Python中使用pyodbc库连接openGauss数据库:




import pyodbc
 
# 配置连接字符串
conn_str = (
    "Driver={openGauss ODBC Driver};"
    "Server=127.0.0.1;"  # 替换为你的openGauss服务器地址
    "Port=5432;"         # 替换为你的openGauss端口
    "Username=your_username;"  # 替换为你的用户名
    "Password=your_password;"  # 替换为你的密码
    "Database=your_database;"  # 替换为你的数据库名
)
 
# 建立连接
conn = pyodbc.connect(conn_str)
 
# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()
 
# 执行SQL查询
cursor.execute("SELECT * FROM your_table;")  # 替换为你的SQL查询
 
# 获取查询结果
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
 
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

请确保替换连接字符串中的占位符,并根据你的openGauss数据库配置相应的参数。这段代码演示了如何使用pyodbc库在Python中连接并查询openGauss数据库。

2024-09-06



import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.elasticsearch.annotations.Document;
 
// 定义Elasticsearch文档实体
@Document(indexName = "user")
public class User {
 
    // 文档ID,与Elasticsearch中的_id对应
    @Id
    private String id;
 
    private String name;
 
    private Integer age;
 
    // 省略getter和setter方法
}
 
// 定义Elasticsearch仓库接口
public interface UserRepository extends ElasticsearchRepository<User, String> {
    // 这里可以定义一些基于Spring Data的查询方法,例如按名称查找
    List<User> findByName(String name);
}
 
// 使用仓库进行操作
@Service
public class UserService {
 
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
 
    public List<User> findUsersByName(String name) {
        return userRepository.findByName(name);
    }
}

这个代码示例展示了如何在SpringBoot 2.6.3和ElasticSearch 7.12.1环境中使用Spring Data Elasticsearch来定义和操作Elasticsearch文档实体。在User类中,使用@Document注解指定了索引名称,并用@Id注解标记了实体的ID字段。UserRepository继承自ElasticsearchRepository,并定义了一个自定义的查询方法findByName。在UserService中,我们通过注入UserRepository来使用这个查询方法。

2024-09-06

在Oracle数据库中,您可以使用以下SQL查询来检查用户的密码过期时间:




SELECT username, profile, password_expire_date
FROM dba_users
WHERE password_expire = 'YES';

这个查询会返回所有设置了密码过期策略的用户,以及他们的密码过期时间。如果您想要查询特定用户的密码过期时间,可以使用以下查询:




SELECT username, profile, password_expire_date
FROM dba_users
WHERE username = 'YOUR_USER_NAME';

'YOUR_USER_NAME' 替换为您想要查询的用户名。

请注意,执行这些查询需要您具有访问 dba_users 视图的权限。如果您没有这些权限,您可能需要联系数据库管理员来获取这些信息。

2024-09-06

Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡器,它是Netflix发布的开源项目。在Spring Cloud中,Ribbon被整合在其子项目Spring Cloud Netflix中,用于客户端的负载均衡。

Ribbon的工作机制:

  1. 所有客户端服务在启动时,都会到Eureka Server获取所有服务端列表。
  2. 当客户端需要调用服务时,Ribbon会根据特定的负载均衡策略选择一个服务端。
  3. 然后发送请求到该服务端。

Ribbon的负载均衡策略:

  • 简单轮询(RoundRobin)
  • 随机(Random)
  • 最小响应时间(BestAvailable)
  • 重试机制(ClientConfigEnabled)
  • 重试机制+响应时间权重(Retry)
  • 响应数据权重(ResponseTimeWeighted)
  • 自定义策略

使用方法:

  1. 在Spring Cloud项目中引入Spring Cloud Netflix的依赖。
  2. 在application.properties或application.yml中配置Ribbon的相关属性。
  3. 使用@LoadBalanced注解让RestTemplate支持Ribbon。
  4. 在服务调用时,通过服务名进行调用。

示例代码:




@Configuration
public class RibbonConfig {
    @Bean
    @LoadBalanced
    RestTemplate restTemplate() {
        return new RestTemplate();
    }
}
 
@RestController
public class ConsumerController {
    @Autowired
    private RestTemplate restTemplate;
 
    @GetMapping("/consumer")
    public String consumer() {
        return restTemplate.getForObject("http://SERVICE-PROVIDER/provider", String.class);
    }
}

在这个例子中,RestTemplate@LoadBalanced注解修饰,使得Ribbon能够根据服务名SERVICE-PROVIDER进行负载均衡。当consumer()方法被调用时,Ribbon会选择一个可用的服务端实例,然后发起对该实例的请求。