# 使用AMD ROCm支持的Stable Diffusion环境
FROM rocm/dev-ubuntu:20.10
# 设置环境变量
ENV ROCM_VERSION 5.1.0
ENV ROCM_GPU_ENABLED 0
ENV PATH /opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:$PATH
ENV LD_LIBRARY_PATH /opt/rocm/lib:/opt/rocm/lib64
ENV PYTORCH_VERSION 1.11.0
ENV CUDA_VERSION 11.3.0
ENV CMAKE_VERSION 3.23.0
ENV NCCL_VERSION 2.13.7
ENV NVIDIA_REQUIRE_CUDA "cuda>=11.2"
# 安装ROCm工具和依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
g++ \
git \
libnuma-dev \
libssl-dev \
make \
wget \
&& apt-get clean \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 下载并安装ROCm
RUN wget https://repo.radeon.com/rocm/rocm-${ROCM_VERSION}/rocm-${ROCM_VERSION}.tar.gz && \
tar -xz --strip-components=1 -f rocm-${ROCM_VERSION}.tar.gz && \
rm -f rocm-${ROCM_VERSION}.tar.gz && \
./install.sh --no-news && \
echo 'export PATH=/opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:$PATH' >> ~/.bashrc && \
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm/lib:/opt/rocm/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc && \
source ~/.bashrc
# 安装Python和pip
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
python3 \
python3-pip \
&& apt-get clean \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# 更新pip到最新版本
RUN pip3 install --upgrade pip
# 安装PyTorch
RUN pip3 install torch==$PYTORCH_VERSION+rocm$ROCM_VERSION -f https://download.pytorch.org/whl/rocm/$ROCM_VERSION/torch_stable.html
# 安装其他依赖
RUN pip3 install numpy cmake numba llvmlite torchvision torchaudio --extra-index-url https://rocm.pytorch.org
# 克隆Stable Diffus在PostgreSQL中，public schema是一个特殊的schema，它是默认的schema，当你创建一个表或者函数等数据库对象时，如果没有指定特定的schema，那么这个对象就会被创建在public schema中。public schema中的对象可以被所有的数据库用户访问。
为了保障数据库的安全性，我们需要对public schema中的对象权限进行合理的管理。
解决方案1：
修改public schema中对象的权限，可以使用REVOKE和GRANT语句。例如，如果你想要移除所有用户对表table1的SELECT权限，可以使用以下语句：
REVOKE SELECT ON table1 FROM PUBLIC;如果你想要给所有用户添加对表table1的SELECT权限，可以使用以下语句：
GRANT SELECT ON table1 TO PUBLIC;解决方案2：
创建新的schema，并将需要保护的对象移到新的schema中，然后仅授予特定的用户或角色对这些对象的权限。例如，创建一个新的schema my_schema，并将表 table1 移动到这个schema中，然后只给特定的用户权限：
CREATE SCHEMA my_schema;
ALTER TABLE table1 SET SCHEMA my_schema;
GRANT USAGE ON SCHEMA my_schema TO user1;
GRANT SELECT ON my_schema.table1 TO user1;解决方案3：
使用PostgreSQL的角色权限管理，可以创建新的角色，并给这个角色特定的权限，然后将用户添加到这个角色中。例如，创建一个新的角色 role1，并给这个角色GRANT权限，然后将用户 user1 添加到这个角色中：
CREATE ROLE role1;
GRANT role1 TO user1;
GRANT SELECT ON table1 TO role1;以上就是在PostgreSQL中管理public schema权限和安全的几种方法。
Spring Cloud和Dubbo都是微服务架构中的重要选择，但它们有显著的不同。以下是对Spring Cloud和Dubbo主要特性的对比：
服务注册与发现：
- Dubbo：使用Zookeeper作为注册中心。
- Spring Cloud：使用Eureka、Consul、Zookeeper等作为服务注册中心。
分布式配置管理：
- Dubbo：需要依赖第三方工具，如Zookeeper。
- Spring Cloud：Config Server，支持版本控制管理。
负载均衡：
- Dubbo：内置负载均衡策略。
- Spring Cloud：使用Ribbon进行内置负载均衡，可以自定义负载均衡策略。
服务间调用：
- Dubbo：基于RPC，需要显式调用。
- Spring Cloud：基于REST API，使用Feign进行声明式调用。
服务保护：
- Dubbo：有限流、熔断等机制。
- Spring Cloud：有Hystrix作为熔断器，Turbine用于监控。
分布式事务：
- Dubbo：需要依赖第三方框架，如Seata。
- Spring Cloud：使用Spring Cloud Alibaba Seata实现分布式事务。
开发语言：
- Dubbo：Java。
- Spring Cloud：基于Spring Boot，支持Java和其他语言。
学习资源和社区支持：
- Dubbo：较少文档和支持，但在中国社区活跃。
- Spring Cloud：较多文档和支持，国际社区活跃。
选择哪个取决于具体的项目需求和团队技术背景。对于大多数公司来说，Spring Cloud可能是更好的选择，因为它拥有更广泛的社区支持和更丰富的功能，并且与Spring Framework紧密集成。
在AutoDL上使用LLaMA-Factory微调中文版LLama3的代码实例如下：
from llama_factory import LLaMA
from llama_factory import LLaMAConfig
from llama_factory import LLaMAModel
from llama_factory import LLaMATokenizer
# 配置中文LLaMA模型的参数
config = LLaMAConfig.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b")
config.use_cache = True
# 加载中文LLaMA模型
model = LLaMAModel.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b", config=config)
tokenizer = LLaMATokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b")
# 示例问题
question = "中国的首都是哪里？"
# 使用LLaMA进行问答
inputs = tokenizer.encode(question, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs)
# 显示结果
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))这段代码演示了如何加载预先训练好的中文LLaMA模型，并对一个中文问题进行回答。这里使用了hfl/chinese-llama-7b预训练模型，并通过model.generate()方法进行了自然语言生成，以回答用户的问题。
请注意，这只是一个代码示例，实际使用时可能需要处理输入问题、调整生成设置、处理模型的输出等。
在Oracle中，可以使用CASE语句或PIVOT操作进行行转列操作。以下是使用PIVOT操作的示例：
假设有一个名为sales_data的表，其结构如下：
CREATE TABLE sales_data (
year NUMBER,
product VARCHAR2(50),
sales_amount NUMBER
);表中的数据如下：
INSERT INTO sales_data (year, product, sales_amount) VALUES (2020, 'Product A', 150);
INSERT INTO sales_data (year, product, sales_amount) VALUES (2020, 'Product B', 200);
INSERT INTO sales_data (year, product, sales_amount) VALUES (2021, 'Product A', 180);
INSERT INTO sales_data (year, product, sales_amount) VALUES (2021, 'Product B', 220);要将product的不同值转为列，可以使用PIVOT如下：
SELECT * FROM (
SELECT year, product, sales_amount
FROM sales_data
)
PIVOT (
SUM(sales_amount)
FOR product IN ('Product A' AS product_a, 'Product B' AS product_b)
)
ORDER BY year;这将产生一个结果集，其中Product A和Product B的sales_amount被转换成了列。PIVOT子句中的FOR部分定义了需要转换的列和它们对应的别名。IN子句中的每个值都会转换成一个新的列，左边是列的别名，右边是原始值。SUM(sales_amount)是聚合函数，用于计算每个产品的销售总额。
-- 创建一个新的查询编译示例
CREATE OR REPLACE FUNCTION f_compile_query(query_string text) RETURNS void AS $$
DECLARE
qno integer;
BEGIN
-- 将查询字符串添加到pg_query_rewrite中，并获取其queryID
qno := pg_rewrite_query(query_string);
-- 检查查询是否成功添加
IF qno IS NOT NULL THEN
RAISE NOTICE 'Query added with queryID: %', qno;
ELSE
RAISE NOTICE 'Failed to add query.';
END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
-- 调用函数来编译一个简单的SELECT查询
SELECT f_compile_query('SELECT * FROM pg_class');这个简单的函数f_compile_query接收一个查询字符串作为参数，尝试将其添加到pg_query_rewrite系统表中，并输出操作结果。这个过程模拟了查询的编译和重写，对于学习PostgreSQL的查询重写机制有很好的教育意义。
Spring Cloud Sleuth 提供了一套完整的服务跟踪解决方案，它集成了Zipkin和Brave来实现链路追踪。
以下是一个简单的例子，展示如何在Spring Cloud微服务中集成Spring Cloud Sleuth实现链路追踪。
- 首先，在你的Spring Cloud项目中添加Sleuth依赖。
<!-- 添加Spring Cloud Sleuth依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>- 确保你的Spring Cloud应用配置了Zipkin服务器。
# application.yml 或 application.properties
spring.zipkin.base-url=http://localhost:9411 # Zipkin服务器的URL
spring.sleuth.sampler.probability=1.0 # 采样所有请求，可以根据需要调整采样率- 在你的REST客户端或者其他需要追踪的代码中，使用Spring提供的
Tracer对象来创建新的跟踪或者为已有的跟踪添加信息。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cloud.sleuth.Tracer;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class TraceController {
private final Tracer tracer;
@Autowired
public TraceController(Tracer tracer) {
this.tracer = tracer;
}
@GetMapping("/trace")
public String trace() {
// 创建新的跟踪信息或者为当前跟踪添加标签
tracer.currentSpan().tag("my-tag", "my-value");
return "Trace information added";
}
}- 启动你的应用，并确保Zipkin服务器正在运行。当你的应用产生追踪信息时，这些信息会发送到Zipkin服务器进行展示和查询。
确保你已经部署了Zipkin服务器。如果你想要快速测试，可以使用Spring Cloud提供的单机版Zipkin服务器。
# 启动单机版Zipkin服务器
java -jar spring-cloud-starter-zipkin.jar现在，你的微服务应用已经集成了Spring Cloud Sleuth进行链路追踪，并且将追踪信息发送到了Zipkin服务器。通过访问Zipkin UI，你可以查看服务间调用的追踪信息。
在Spring Boot中，可以通过实现ApplicationListener接口来创建自定义的监听器，监听特定的事件。以下是一个简单的例子，展示了如何创建一个监听器来监听Spring上下文的启动和停止事件。
import org.springframework.context.ApplicationListener;
import org.springframework.context.event.ContextClosedEvent;
import org.springframework.context.event.ContextRefreshedEvent;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
public class CustomListener implements ApplicationListener<Object> {
@Override
public void onApplicationEvent(Object event) {
if (event instanceof ContextRefreshedEvent) {
// 处理Spring上下文启动完成的事件
System.out.println("Spring context has been refreshed.");
} else if (event instanceof ContextClosedEvent) {
// 处理Spring上下文关闭的事件
System.out.println("Spring context has been closed.");
}
}
}在这个例子中，CustomListener类实现了ApplicationListener接口，并指定了泛型为Object，这意味着它可以接收任何类型的事件。在onApplicationEvent方法中，我们检查了事件的类型，如果是ContextRefreshedEvent，则表示Spring上下文已经启动完成，如果是ContextClosedEvent，则表示Spring上下文即将关闭。
要注册这个监听器，你只需确保它被Spring管理，即通过将其标注为@Component，Spring Boot会自动检测并注册它。
当你运行Spring Boot应用程序时，你会在控制台看到启动和停止事件的打印信息。
在uniapp中，你可以使用uni的API uni.openDatabase 来打开或创建一个SQLite数据库，然后使用 uni.executeSql 来执行SQL语句以存储数据。
以下是一个示例代码，展示了如何在uniapp中离线存储数据到SQLite数据库：
// 打开数据库
const dbName = 'myDatabase.db';
const dbVersion = '1.0';
const dbDesc = 'My Database';
const dbSize = 10 * 1024 * 1024;
uni.openDatabase({
name: dbName,
version: dbVersion,
description: dbDesc,
size: dbSize,
success: function () {
console.log('数据库打开成功');
// 创建表
uni.executeSql({
database: dbName,
value: 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)',
success: function(res) {
console.log('表创建成功');
},
fail: function(err) {
console.error('表创建失败：', err);
}
});
// 插入数据
uni.executeSql({
database: dbName,
value: 'INSERT INTO user (name, age) VALUES (?, ?)',
success: function(res) {
console.log('数据插入成功');
},
fail: function(err) {
console.error('数据插入失败：', err);
},
complete: function() {
console.log('插入操作完成');
},
// 需要插入的数据
bindParams:[ '张三', 28 ]
});
},
fail: function () {
console.error('数据库打开失败');
}
});在这个例子中，我们首先使用 uni.openDatabase 创建或打开一个名为 myDatabase.db 的数据库。然后，我们使用 uni.executeSql 创建了一个名为 user 的表，该表有 id、name 和 age 三个字段。接着，我们插入了一条包含姓名和年龄的数据。
请确保在使用这些API时，你已经正确处理了用户的数据访问权限，并且在合适的生命周期函数中调用这些操作，以避免潜在的内存泄露或其他问题。
为了快速监控Oracle数据库，可以使用以下几种方法：
- 使用Oracle提供的内置视图：
SELECT name, value FROM v$parameter; -- 查看数据库参数
SELECT instance_name, status FROM v$instance; -- 查看数据库实例状态
SELECT table_name, num_rows FROM dba_tables WHERE owner = 'YOUR_SCHEMA'; -- 查看特定schema下的表的行数- 使用Oracle提供的健康检查脚本：
@?/rdbms/admin/catnoadvs.sql -- 查看Oracle的健康状况和一些常见问题- 使用第三方监控工具，如Oracle Enterprise Manager，或开源工具如Zabbix、Nagios，配合Oracle的监控插件进行监控。
- 自定义监控脚本，使用Shell、Python等脚本语言结合Oracle的SQL*Plus或SQLcl工具定期执行监控SQL语句，并将结果输出到日志或发送警告邮件。
- 配置Oracle自动化工具Oracle Automatic Workload Repository (AWR) 和 Oracle Database Performance Analyzer (DBPA) 来自动收集和分析性能数据。
- 使用Oracle提供的性能视图和动态性能视图来监控关键性能指标。
SELECT * FROM v$sysstat; -- 查看系统统计信息
SELECT * FROM v$session; -- 查看当前会话信息
SELECT * FROM v$process; -- 查看数据库进程信息确保你有足够的权限来执行这些命令，并且在生产环境中谨慎使用，因为某些命令可能会对性能产生影响。