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2024-09-05

所有,数据库

在Linux下安装SQLite及基本使用可以通过以下步骤进行：

安装SQLite：
通常情况下，Linux发行版的官方仓库中会包含SQLite。你可以使用包管理器来安装。
Debian/Ubuntu系统：
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install sqlite3
```
CentOS系统：
```
sudo yum install sqlite-libs
```
如果你需要最新版本或者是开发版，可能需要从源代码编译安装。

使用SQLite：

安装完成后，你可以通过命令行使用SQLite。

启动SQLite：




sqlite3

创建数据库（如果文件不存在，将会自动创建）：




.open my_database.db

创建表：




CREATE TABLE users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT);

插入数据：




INSERT INTO users (name, email) VALUES ('Alice', 'alice@example.com');

查询数据：




SELECT * FROM users;

退出SQLite：




.quit

以上是SQLite的基本安装和使用步骤。更多高级功能和命令可以通过输入 .help 在SQLite命令行界面获取帮助信息。

2024-09-05

由于篇幅限制，我们将提供Tomcat的快速安装和配置的概要，包括Java环境的安装和配置，Tomcat的安装，以及一些基本的配置文件的概览。

Java环境安装与配置

Java Development Kit (JDK) 是用于编译和运行Java应用程序的开发环境。

安装JDK:




# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install default-jdk
 
# CentOS
sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel

配置环境变量:




export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64  # 这个路径根据你的安装情况进行修改
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

验证安装:




java -version
javac -version

Tomcat安装与配置

Apache Tomcat 是一个Java Servlet容器，提供Web服务器功能。

下载Tomcat:




wget https://dlcdn.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.65/bin/apache-tomcat-9.0.65.tar.gz

解压Tomcat:




tar -xvzf apache-tomcat-9.0.65.tar.gz

移动Tomcat到合适的位置:




sudo mv apache-tomcat-9.0.65 /opt/tomcat

配置环境变量:




export CATALINA_HOME=/opt/tomcat
export PATH=$PATH:$CATALINA_HOME/bin

启动Tomcat:




cd /opt/tomcat/bin
./startup.sh

检查Tomcat是否运行:




ps -ef | grep tomcat

浏览器访问: http://your\_server\_ip:8080/

配置文件概览

Tomcat的配置文件主要位于$CATALINA_HOME/conf/目录下，包括:

server.xml: 主配置文件，包括端口配置、连接器配置、服务器名称和日志配置等。
web.xml: 部署描述文件，定义了Servlet、过滤器和其他Web组件的配置。
context.xml: 特定于Web应用程序的配置，用于定义会话存储、JNDI资源等。
tomcat-users.xml: 用户认证的配置文件，定义角色和用户。
catalina.properties: 包含Tomcat使用的各种属性设置，如路径、类加载器等。

这些配置文件的具体内容和调整会根据实际需求而有所不同，需要根据具体的服务器和应用需求进行详细的学习和调整。

2024-09-05

所有,AIGC




import torch
from transformers import Wav2Vec2Model, Wav2Vec2Tokenizer
 
# 加载预训练的Whisper模型和分词器
model_name = "facebook/whisper"
tokenizer = Wav2Vec2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = Wav2Vec2Model.from_pretrained(model_name).eval()
 
# 示例音频路径
audio_file_path = "path_to_your_audio_file.wav"
 
# 加载音频文件并进行预处理
def load_audio_file(audio_file_path):
    # 这里应该是音频文件读取和预处理的代码，例如使用librosa库
    pass
 
# 音频特征提取
def extract_features(model, audio):
    # 这里应该是使用模型提取音频特征的代码
    pass
 
# 音频识别
def transcribe_audio(model, tokenizer, audio):
    # 这里应该是使用模型进行识别并转录音频的代码
    pass
 
# 加载音频文件
audio = load_audio_file(audio_file_path)
 
# 提取音频特征
features = extract_features(model, audio)
 
# 音频识别
transcription = transcribe_audio(model, tokenizer, features)
 
# 打印转录结果
print(transcription)

这个代码示例展示了如何加载预训练的Whisper模型，如何加载音频文件，如何提取音频特征，以及如何使用模型进行音频识别。注意，示例中的load_audio_file、extract_features和transcribe_audio函数需要根据具体的音频处理库进行实现。

2024-09-05

所有,数据库

DBSyncer 支持多种数据库的全量和增量数据同步。以下是如何安装和配置 PostgreSQL、MySQL、SQL Server 和 Oracle 的示例。

安装DBSyncer：




pip install dbsyncer

配置PostgreSQL数据库：

在 ~/.dbsyncer.yml 文件中，添加以下内容：




source:
  type: postgres
  host: localhost
  port: 5432
  user: your_user
  password: your_password
  dbname: your_dbname
 
target:
  type: postgres
  host: localhost
  port: 5432
  user: your_user
  password: your_password
  dbname: your_target_dbname

配置MySQL数据库：

在 ~/.dbsyncer.yml 文件中，添加以下内容：




source:
  type: mysql
  host: localhost
  port: 3306
  user: your_user
  password: your_password
  dbname: your_dbname
 
target:
  type: mysql
  host: localhost
  port: 3306
  user: your_user
  password: your_password
  dbname: your_target_dbname

配置SQL Server数据库：

在 ~/.dbsyncer.yml 文件中，添加以下内容：




source:
  type: mssql
  host: localhost
  port: 1433
  user: your_user
  password: your_password
  dbname: your_dbname
 
target:
  type: mssql
  host: localhost
  port: 1433
  user: your_user
  password: your_password
  dbname: your_target_dbname

配置Oracle数据库：

在 ~/.dbsyncer.yml 文件中，添加以下内容：




source:
  type: oracle
  host: localhost
  port: 1521
  user: your_user
  password: your_password
  service_name: your_service_name
 
target:
  type: oracle
  host: localhost
  port: 1521
  user: your_user
  password: your_password
  service_name: your_target_service_name

运行DBSyncer进行全量同步：




dbsyncer fullsync

设置增量同步（需要额外配置）：

首先，确保数据库支持触发器或者日志读取功能。然后，在 ~/.dbsyncer.yml 文件中配置相应的触发器或者日志路径。

以上是DBSyncer安装和配置多种数据库的基本步骤。具体配置可能根据数据库版本和权限有所不同，需要根据实际情况进行调整。

【MySQL基础】看这一篇就够~（码了好几天，感谢支持！）

2024-09-05

所有,数据库

在MySQL中，创建数据库、表，以及插入数据是最基本的操作。以下是一些基本的SQL命令，用于创建数据库、创建表、插入数据。

创建数据库：




CREATE DATABASE IF NOT EXISTS database_name;

创建表：




CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name(
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    column3 datatype,
    ....
);

插入数据：




INSERT INTO table_name(column1, column2, column3, ...)
VALUES(value1, value2, value3, ...);

查询数据：




SELECT * FROM table_name;

更新数据：




UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;

删除数据：




DELETE FROM table_name
WHERE condition;

删除表和数据库：




DROP TABLE table_name;
DROP DATABASE database_name;

以上就是MySQL的基本操作，通过这些操作，你可以管理你的数据库了。

注意：在实际操作中，你需要将database_name, table_name, column_name替换成你自己的数据库名、表名和列名，datatype替换成你需要的数据类型，value替换成你需要插入的值。

例如，创建一个名为students的数据库和一个名为student_info的表，表中包含id, name, age三个列，数据类型分别为INT, VARCHAR(50), INT：




CREATE DATABASE IF NOT EXISTS students;
USE students;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_info(
    id INT,
    name VARCHAR(50),
    age INT
);

然后，向student_info表中插入一条记录：




INSERT INTO student_info(id, name, age)
VALUES(1, 'Alice', 20);

最后，查询student_info表中的所有记录：




SELECT * FROM student_info;

以上就是一个简单的数据库和表的创建，插入数据，以及查询数据的例子。

springboot集成websocket持久连接（权限过滤+拦截）

2024-09-05




import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.messaging.Message;
import org.springframework.messaging.MessageChannel;
import org.springframework.messaging.simp.config.ChannelRegistration;
import org.springframework.messaging.simp.config.MessageBrokerRegistry;
import org.springframework.messaging.simp.stomp.StompCommand;
import org.springframework.messaging.simp.stomp.StompHeaderAccessor;
import org.springframework.messaging.support.ChannelInterceptor;
import org.springframework.messaging.support.MessageHeaderAccessor;
import org.springframework.security.core.Authentication;
import org.springframework.web.socket.config.annotation.EnableWebSocketMessageBroker;
import org.springframework.web.socket.config.annotation.StompEndpointRegistry;
import org.springframework.web.socket.config.annotation.WebSocketMessageBrokerConfigurer;
 
@Configuration
@EnableWebSocketMessageBroker
public class WebSocketConfig implements WebSocketMessageBrokerConfigurer {
 
    @Override
    public void configureMessageBroker(MessageBrokerRegistry config) {
        config.enableStompBrokerRelay("/topic")
              .setRelayHost("localhost")
              .setRelayPort(61613)
              .setClientLogin("guest")
              .setClientPasscode("guest");
        config.setApplicationDestinationPrefixes("/app");
        config.setUserDestinationPrefix("/user");
    }
 
    @Override
    public void registerStompEndpoints(StompEndpointRegistry registry) {
        registry.addEndpoint("/ws").withSockJS();
    }
 
    @Override
    public void configureClientInboundChannel(ChannelRegistration registration) {
        registration.interceptors(new ChannelInterceptor() {
            @Override
            public Message<?> preSend(Message<?> message, MessageChannel channel) {
                StompHeaderAccessor accessor = MessageHeaderAccessor.getAccessor(message, StompHeaderAccessor.class);
                if (StompComm

2024-09-05

所有,redis

Redis为何使用跳表实现快速索引结构？

Redis中的跳表(skiplist)是一种允许快速查找、插入和删除的数据结构。它是有序集合实现的核心数据结构之一，用于存储有序序列。

跳表的优点在于它可以同时保持数据的有序性和高效的插入、删除和查找操作。在理论上，对于插入、删除和查找操作，它们的时间复杂度分别为O(logN)，这里的N是列表长度。

Redis的跳表实现具有以下特性：

多层索引结构，每层都是双向链表。
每个节点都有一个随机层数，决定了它在跳表中的位置。
包含了向上和向下的指针，使得跳表既可以从上往下搜索，也可以从下往上搜索。

使用跳表的好处是，它可以在对数平均时间复杂度内完成插入、删除和查找操作，这使得Redis可以快速处理大量的数据。

以下是一个简单的Go语言实现示例，展示了如何使用跳表结构：




package main
 
import (
    "fmt"
    "math/rand"
)
 
type SkipListNode struct {
    value    int
    backward *SkipListNode
    forward  *SkipListNode
    down     *SkipListNode
}
 
type SkipList struct {
    header *SkipListNode
    level  int
}
 
func NewSkipList() *SkipList {
    return &SkipList{
        header: &SkipListNode{forward: nil, down: nil, backward: nil},
        level:  0,
    }
}
 
func (sl *SkipList) randomLevel() int {
    level := 1
    for rand.Intn(2) == 1 {
        level++
    }
    return level
}
 
func (sl *SkipList) insert(value int) {
    update := make([]*SkipListNode, sl.level+1)
    rank := make([]*SkipListNode, sl.level+1)
    x := sl.header
    for i := sl.level; i >= 0; i-- {
        for rank[i] != nil && rank[i].value < value {
            x = rank[i]
            rank[i] = rank[i].forward[i]
        }
        update[i] = x
    }
 
    level := sl.randomLevel()
    if level > sl.level {
        for i := sl.level + 1; i <= level; i++ {
            rank[i] = sl.header
            update[i] = sl.header
        }
        sl.level = level
    }
 
    x = &SkipListNode{value: value, forward: make([]*SkipListNode, level+1), backward: nil, down: nil}
    for i := 0; i <= level; i++ {
        x.forward[i] = update[i].forward[i]
        update[i].forward[i] = x
        x.backward = update[i]
        if update[i].forward[i] != nil {
            update[i].forward[i].backward = x
        }
    }
}
 
func main() {
    sl := NewSkipList()
    sl.insert(10)
    sl.insert(20)
    sl.insert(30)
    // Output: 10, 20, 30
    for x := sl.header.forward[0]; x != nil; x = x.forward[0] {
        fmt.Printf("%d, ", x.value)
    }
}

在这个简单的实现中，我

【Redis】Redis 报错信息及解决办法

2024-09-05

所有,redis

由于您没有提供具体的Redis错误信息，我将给出一个通用的解决方案框架。当遇到Redis错误时，请首先确保Redis服务正在运行，然后按以下步骤排查问题：

检查Redis配置文件：确认redis.conf中的设置是否正确，例如端口号、密码、最大内存等。
网络问题：确认是否可以从客户端机器访问Redis服务器，检查防火墙设置。
客户端连接参数：检查客户端连接到Redis时使用的参数是否正确，例如主机地址、端口、密码。
资源限制：检查服务器是否有足够的内存和处理能力来支持Redis。
查看日志文件：检查Redis日志文件，通常在/var/log/redis/目录下，或者在Redis配置文件中指定的位置。
Redis版本兼容性：确保客户端与Redis服务器版本兼容。
操作命令问题：检查执行的Redis命令是否正确，是否符合语法要求。
使用redis-cli工具：可以使用redis-cli工具直接连接到Redis服务器，执行命令进行诊断。
Redis数据结构问题：如果是特定数据操作导致的错误，可能需要检查数据结构是否正确使用。
查看官方文档或社区：如果以上步骤无法解决问题，可以搜索官方文档、社区讨论或者搜索特定的错误代码。

请提供具体的错误信息，以便获得更详细的解决方案。

【Spring Boot 5】Spring Boot Jpa 的使用

2024-09-05




import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
 
// 定义一个用户实体类
@Entity
public class User {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private String name;
    // 省略其他字段、构造函数、getter和setter方法
}
 
// 定义一个UserRepository接口继承JpaRepository
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
    // 这里可以定义一些自定义查询方法，Spring Data JPA会自动生成实现
    List<User> findByName(String name);
}
 
// 使用UserRepository
@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
 
    public List<User> getUsersByName(String name) {
        return userRepository.findByName(name);
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot项目中使用Spring Data JPA。首先定义了一个实体类User，并使用了JPA注解来映射数据库表。然后定义了一个继承自JpaRepository的UserRepository接口，以便自动提供基本的CRUD操作。最后，在UserService中注入UserRepository，并使用其提供的方法来查询用户。这个例子演示了Spring Data JPA的基本用法，是进一步学习Spring Boot Jpa的一个很好的起点。

2024-09-05

在Spring Cloud Alibaba微服务实战中，要实现网关的灰度发布，可以通过定义不同版本的路由规则来实现。以下是一个简化的示例代码：




@Configuration
public class GatewayConfiguration {
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
        // 灰度发布版本
        String grayVersion = "v2";
 
        return builder.routes()
                .route("service-provider", r -> r.host("*.provider.com")
                        .and().header("version", grayVersion)
                        .uri("lb://SERVICE-PROVIDER")
                        .id("service-provider-gray")
                )
                .route("service-provider-normal", r -> r.host("*.provider.com")
                        .and().header("version", "!^" + grayVersion + "$")
                        .uri("lb://SERVICE-PROVIDER")
                        .id("service-provider-normal")
                )
                .build();
    }
}

在这个配置中，我们定义了两条路由规则：service-provider-gray 和 service-provider-normal。service-provider-gray 规则将匹配带有自定义头 version: v2 的请求，并将这些请求路由到服务提供者的灰度版本。service-provider-normal 规则将匹配不满足 service-provider-gray 规则的其他请求，并将它们路由到服务提供者的常规版本。

在实际部署中，当你想要发布服务提供者的灰度版本时，你只需要在发送到服务提供者的请求中加上自定义的头 version: v2，Gateway就会将请求路由到对应的灰度版本的服务提供者。