2024-09-04

要在非Spring Boot项目中集成MyBatis-Plus,你需要做以下几步:

  1. 添加MyBatis-Plus依赖到你的项目中。
  2. 配置数据源和MyBatis-Plus的相关配置。
  3. 创建Mapper接口并使用MyBatis-Plus提供的方法。

以下是一个基于Maven的简单示例:

  1. 添加MyBatis-Plus依赖到pom.xml



<dependencies>
    <!-- MyBatis-Plus -->
    <dependency>
        <groupId>com.baomidou</groupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
        <version>3.x.x</version>
    </dependency>
    <!-- 数据库驱动,以MySQL为例 -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.x.x</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 配置数据源和MyBatis-Plus的配置类:



import com.baomidou.mybatisplus.extension.spring.MybatisSqlSessionFactoryBean;
import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import javax.sql.DataSource;
 
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "你的Mapper接口所在包")
public class MyBatisPlusConfig {
 
    @Bean
    public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSource dataSource) throws Exception {
        MybatisSqlSessionFactoryBean sqlSessionFactory = new MybatisSqlSessionFactoryBean();
        sqlSessionFactory.setDataSource(dataSource);
        // 如果有其他配置如mapper.xml文件等,可以在这里设置
        return sqlSessionFactory.getObject();
    }
}
  1. 创建Mapper接口:



import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
 
@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    // 这里可以继续定义其他SQL方法,或者使用MyBatis-Plus提供的CRUD方法
}

确保你的项目中有一个有效的DataSource配置,并且MyBatis-Plus版本与你的依赖管理工具兼容。

注意:这里的配置是基于非Spring Boot项目的简化版,实际使用时可能需要考虑更多配置细节,如事务管理等。

2024-09-04

Oracle数据库的物理结构涉及多种文件和目录,这些文件和目录用于存储数据、索引、日志和控制信息。以下是一些主要的文件和目录:

  1. 数据文件(.dbf):存储数据库数据,是数据库的主要文件。
  2. 在线日志文件(.log):记录数据库的所有更改,是保证事务完整性的关键。
  3. 控制文件(.ctl):存储数据库的物理结构信息,如数据文件和日志文件的位置和大小。
  4. 参数文件(spfile.ora):存储数据库的配置参数,如内存结构大小、数据库名称等。
  5. 归档日志文件(.arc):在归档模式下,这些文件存储已经完成的事务数据。
  6. 密码文件:存储用于启动数据库的加密密码。
  7. 归档日志文件(.arc):在归档模式下,这些文件存储已经完成的事务数据。
  8. trace文件和trace目录:用于诊断和调试的文件和目录。

这些文件和目录通常位于Oracle数据库的数据目录下,例如 /u01/app/oracle/oradata/yourdb

要查看这些文件和目录的详细信息,可以使用Oracle的数据字典视图,如V$DATAFILEV$LOGFILEV$CONTROLFILE等,或者使用SQL*Plus命令行工具的DESCRIBE命令来查看特定视图的结构。

以下是一个简单的例子,展示如何查看数据文件的信息:




SELECT file_name, bytes, autoextensible FROM dba_data_files;

这将列出所有数据文件的路径、大小和是否自动扩展属性。类似地,可以查询V$LOG视图来获取在线日志文件的信息:




SELECT group#, member FROM v$log;

这将列出所有日志组及其成员的文件名和序号。

2024-09-04

报错解释:

这个错误表明Spring Cloud应用在尝试请求Nacos服务注册中心时失败了,原因是在所有的Nacos服务器上都无法完成请求。

解决方法:

  1. 检查Nacos服务是否正在运行,并且网络连接没有问题。
  2. 确认Nacos服务的端口是否正确,并且没有被防火墙或网络配置阻止。
  3. 查看Nacos服务的日志,检查是否有更详细的错误信息。
  4. 确认Spring Cloud应用配置的Nacos地址是否正确,包括服务地址和端口。
  5. 如果使用了Docker或Kubernetes,确保服务发现的配置正确,并且容器或Pod之间的网络通信没有问题。
  6. 如果问题依旧存在,可以尝试重启Nacos服务和Spring Cloud应用,有时候这能解决一些临时性的网络问题。
2024-09-04

在Oracle数据库中,表空间是一个逻辑上的概念,用于组织和管理数据文件。数据文件才是实际存储数据的地方。以下是创建表空间和数据文件的示例SQL代码:




-- 创建一个新的表空间
CREATE TABLESPACE my_tablespace
DATAFILE '/u01/oradata/mydb/my_tablespace.dbf' SIZE 100M AUTOEXTEND ON NEXT 10M MAXSIZE UNLIMITED
LOGGING
ONLINE
PERMANENT
EXTENT MANAGEMENT LOCAL;
 
-- 解释:
-- CREATE TABLESPACE 创建一个新的表空间
-- my_tablespace 是表空间的名称
-- DATAFILE 指定数据文件的路径和名称,'/u01/oradata/mydb/my_tablespace.dbf' 是文件路径和名称
-- SIZE 100M 指定初始大小为100MB
-- AUTOEXTEND ON 开启自动扩展
-- NEXT 10M 指定每次自动扩展增加的大小为10MB
-- MAXSIZE UNLIMITED 指定最大大小不受限制
-- LOGGING 日志记录开启(可选 NOLOGGING 表示不记录日志)
-- ONLINE 表示表空间在线(可选 OFFLINE 表示表空间离线)
-- PERMANENT 表示表空间是永久的,用于存储数据和索引(可选 TEMPORARY 表示表空间是临时的,用于存储临时数据)
-- EXTENT MANAGEMENT LOCAL 本地管理区段(区块)

这段代码展示了如何创建一个新的表空间,并为它指定一个数据文件的路径和大小。同时,它还展示了如何开启自动扩展以及如何管理区段。这是数据库管理员在日常工作中经常需要执行的操作。

2024-09-04

要将SQLite数据库中的BLOB字段内容存储为文件,您可以使用Python的sqlite3模块来查询数据库,并使用标准文件操作将BLOB内容写入文件。以下是一个简单的例子:




import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 假设有一个表叫做blob_table,它有一个BLOB字段叫做data,还有一个用于区分的ID字段
# 查询BLOB数据
query = "SELECT data, ID FROM blob_table WHERE ID = ?"
cursor.execute(query, (your_id,))  # 替换your_id为你想要查询的ID
 
# 获取查询结果
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    data = row[0]  # BLOB数据
    file_id = row[1]  # 文件ID,用于命名文件
 
    # 将BLOB数据写入文件
    with open(f'file_{file_id}.bin', 'wb') as file:
        file.write(data)
 
# 关闭数据库连接
conn.close()

确保替换example.db为您的数据库文件名,blob_table为包含BLOB数据的表名,your_id为您想要检索的记录的ID,并根据实际情况调整字段名。

2024-09-04

在Oracle数据库中,可以使用listagg函数结合distinct关键字来去重,但listagg本身不直接支持去重。为了实现去重,可以使用子查询或者WITH子句来先进行去重,然后再使用listagg聚合。

以下是几种实现去重的方法:

  1. 使用子查询去重后使用listagg聚合:



select listagg(column, ',') within group (order by column) as aggregated_column
from (
  select distinct column from your_table
) t;
  1. 使用WITH子句去重后使用listagg聚合:



with distinct_values as (
  select distinct column from your_table
)
select listagg(column, ',') within group (order by column) as aggregated_column
from distinct_values;
  1. 使用group bygrouping sets结合listagg函数去重:



select listagg(column, ',') within group (order by column) as aggregated_column
from your_table
group by column
grouping sets ((column));

以上代码中的your_table是你的数据表名,column是你需要去重后聚合的字段名。这些代码块都能实现去重的目的,但是具体使用哪种方法取决于你的具体需求和数据表的结构。

2024-09-04

在Spring Boot中,防止bean被覆盖的一种方式是使用@Primary注解。这个注解可以指定在存在多个相同类型的bean时,应该选择哪一个作为主要的bean。如果你想确保某个bean不会被覆盖,可以在该bean的定义上添加@Primary注解。

以下是一个使用@Primary注解的例子:




@Configuration
public class MyConfiguration {
 
    @Bean
    @Primary
    public MyService myService() {
        return new MyServiceImpl1();
    }
 
    @Bean
    public MyService myService2() {
        return new MyServiceImpl2();
    }
}

在这个例子中,即使myService2也定义了一个MyService类型的bean,由于myService使用了@Primary注解,它将被认为是优先选择的bean,不会被myService2覆盖。

另一种方式是使用@Qualifier注解来指定注入时使用的bean的名称,这样可以精确控制注入哪一个bean。




@Autowired
public void setMyService(@Qualifier("myService") MyService myService) {
    this.myService = myService;
}

在这个例子中,通过@Qualifier注解指定了注入名为myService的bean。这种方式可以有效地避免bean的覆盖问题,同时也提供了一种更为灵活的方式来管理应用程序中的bean。

2024-09-04



-- 创建一个向量化的表
CREATE TABLE vector_table (
    id NUMBER,
    feature VECTOR,
    CONSTRAINT vector_table_pk PRIMARY KEY (id)
);
 
-- 插入数据,向量数据通常是通过外部程序生成的,这里直接用随机向量代替
INSERT INTO vector_table (id, feature) VALUES (1, RP_VECTOR_GENERATE_RANDOM(10));
INSERT INTO vector_table (id, feature) VALUES (2, RP_VECTOR_GENERATE_RANDOM(10));
INSERT INTO vector_table (id, feature) VALUES (3, RP_VECTOR_GENERATE_RANDOM(10));
 
-- 计算两个向量的相似度
SELECT id, feature, RP_VECTOR_SIMILARITY(feature, :input_vector) AS similarity
FROM vector_table
ORDER BY similarity DESC;

这个例子展示了如何在Oracle数据库中使用AI Vector Search功能。首先,创建一个包含向量列的表,然后插入一些随机生成的向量数据。最后,演示了如何查询表并计算每个向量和给定输入向量的相似度,相似度高的排在前面。在实际应用中,输入向量应该是外部应用程序生成的,而不是直接硬编码在SQL查询中。

2024-09-04

在Android手机上部署Whisper模型通常涉及以下步骤:

  1. 将Whisper模型转换为Android支持的格式,如.tflite
  2. 编写Android应用程序代码,使用Android的TensorFlow库来运行模型并处理输入输出。
  3. 将应用程序部署到手机上。

以下是一个简化的Android应用程序代码示例,用于加载和运行Whisper模型:




import android.os.Bundle;
import android.widget.TextView;
 
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
 
import org.tensorflow.lite.Interpreter;
 
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.nio.MappedByteBuffer;
import java.nio.channels.Channels;
import java.nio.channels.FileChannel;
import java.nio.file.Paths;
 
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
 
    private Interpreter tflite;
 
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
 
        try {
            tflite = new Interpreter(loadModelFile(this));
        } catch (IOException e) {
            throw new RuntimeException("Error loading model", e);
        }
 
        // 假设你有一个输入数据inputData,处理模型预测,并获取输出
        float[] inputData = ...; // 准备你的输入数据
        float[] outputData = new float[1]; // 假设输出是一个值
 
        tflite.run(inputData, outputData);
 
        // 显示输出结果
        TextView textView = findViewById(R.id.text_view);
        textView.setText("Model Output: " + outputData[0]);
    }
 
    private MappedByteBuffer loadModelFile(Activity activity) throws IOException {
        AssetFileDescriptor fileDescriptor = activity.getAssets().openFd("model.tflite");
        FileChannel fileChannel = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor()).getChannel();
        long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
        long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
        return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
    }
}

确保你的model.tflite文件位于Android项目的assets文件夹中。这个例子假设模型接受一个输入并产生一个浮点数输出。你需要根据你的模型的具体情况调整输入输出处理代码。

部署应用到手机的步骤通常包括:

  1. 确保你的设备已经连接到电脑并开启USB调试模式。
  2. 使用Android Studio或者其他IDE构建(Build)你的应用程序。
  3. 在IDE中点击运行(Run)或者使用adb命令安装应用到手机上。

确保你的设备有足够的存储空间,并且已经安装了TensorFlow Lite库依赖。如果是在Android项目中使用TensorFlow Lite,可以在build.gradle文件中添加相应的依赖。




dependencies {
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.3.0' // 使用适合你项目的版本
}

请注意,这个代码示例是一个简化的模板,你需要根据你的模型具体情况进行调整。

2024-09-04

在Spring Boot中整合WebSocket服务,你可以使用Spring的@EnableWebSocketMessageBroker注解来配置一个WebSocket消息代理。以下是一个简单的例子:

  1. 添加依赖到你的pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId>
</dependency>
  1. 配置WebSocket消息代理:



import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.messaging.simp.config.MessageBrokerRegistry;
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 registerStompEndpoints(StompEndpointRegistry registry) {
        registry.addEndpoint("/ws").withSockJS();
    }
 
    @Override
    public void configureMessageBroker(MessageBrokerRegistry registry) {
        registry.enableSimpleBroker("/topic");
        registry.setApplicationDestinationPrefixes("/app");
    }
}
  1. 创建一个控制器来处理WebSocket请求:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.MessageMapping;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.SendTo;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class WebSocketController {
 
    @MessageMapping("/hello")
    @SendTo("/topic/greetings")
    public String greeting(String message) {
        return "Hello, " + message + "!";
    }
}

在上述配置中,客户端可以通过/ws端点连接到WebSocket服务。服务端通过/app/hello路径接收消息,并通过@SendTo注解将消息广播到所有订阅了/topic/greetings的客户端。

确保你的Spring Boot应用程序有一个启动类,并且已经配置了必要的组件扫描,以便Spring能够发现上述配置的WebSocket组件。