2024-09-04

以下是一个简化的Spring Boot整合Spring Security实现登录模块的示例代码:




// 导入相关依赖的包
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.WebSecurityConfigurerAdapter;
import org.springframework.security.crypto.password.NoOpPasswordEncoder;
import org.springframework.security.crypto.password.PasswordEncoder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.authentication.AuthenticationManager;
import org.springframework.security.config.annotation.authentication.builders.AuthenticationManagerBuilder;
 
@Configuration
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
                .antMatchers("/", "/home").permitAll() // 允许访问主页
                .anyRequest().authenticated() // 其他请求需要认证
            .and()
                .formLogin() // 启用表单登录
                .loginPage("/login") // 自定义登录页面
                .permitAll() // 允许所有用户访问登录页面
            .and()
                .logout() // 启用注销
                .permitAll(); // 允许所有用户注销
    }
 
    // 创建AuthenticationManager
    @Bean
    @Override
    public AuthenticationManager authenticationManager() throws Exception {
        return super.authenticationManager();
    }
 
    // 创建PasswordEncoder
    @Bean
    public PasswordEncoder passwordEncoder() {
        return NoOpPasswordEncoder.getInstance(); // 用于测试,生产环境应使用更安全的编码方式
    }
 
    // 创建内存中的用户和角色
    @Override
    protected void configure(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
        auth
            .inMemoryAuthentication()
            .passwordEncoder(passwordEncoder())
            .withUser("user").password("password").roles("USER");
    }
}

在这个配置中,我们定义了一个简单的登录页面/login,并且启用了注销功能。用户名和密码均为"user"和"password",角色为"USER"。在实际应用中,应该从数据库或其他存储中获取用户信息。同时,密码应该加密存储,并在认证过程中进行比对。

2024-09-04

在配置Redis的哨兵模式时,你需要创建一个或多个哨兵配置文件,并启动哨兵实例。以下是一个基本的哨兵配置示例和启动哨兵的命令。

  1. 创建哨兵配置文件 sentinel.conf



# 哨兵实例运行的端口,默认为26379,可以自定义
port 26379
 
# 哨兵监控的主Redis服务,master-name是主服务的名字,可以自定义
# 后面的1表示至少需要1个哨兵同意才执行故障迁移
sentinel monitor master-name 127.0.0.1 6379 1
 
# 主服务不可达的超时时间(毫秒),在这个时间内主服务无法接收命令则认为主服务客观下线
sentinel down-after-milliseconds master-name 30000
 
# 选举新主的最小投票数
sentinel parallel-syncs master-name 1
 
# 故障转移时,每个从服务器应从主服务器同步数据的延迟时间
sentinel failover-timeout master-name 180000
  1. 启动哨兵:



redis-sentinel /path/to/your/sentinel.conf

确保替换 /path/to/your/sentinel.conf 为你的哨兵配置文件的实际路径,并且根据实际情况调整主Redis服务的地址、端口和主服务的名字。

以上配置和启动命令是基础的哨兵模式设置,具体的配置项可能需要根据实际的需求和环境进行调整。

2024-09-04

要使用Redis实现延时任务,可以使用Sorted Set(有序集合)来存储任务及其执行时间。客户端会定期检查Sorted Set中已到期的任务并执行它们。

以下是一个简单的Python示例,使用redis-py库实现:




import time
import redis
 
# 连接到Redis
redis_host = 'localhost'
redis_port = 6379
redis_db = 0
r = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db)
 
# 将任务添加到Redis Sorted Set中
def add_delay_task(task_id, delay_seconds):
    score = time.time() + delay_seconds
    r.zadd('delay_tasks', {task_id: score})
 
# 执行到期的任务
def process_delay_tasks():
    while True:
        # 获取当前时间
        now = time.time()
        # 获取分数(时间戳)小于等于当前时间的任务
        tasks = r.zrangebyscore('delay_tasks', 0, now)
        for task_id in tasks:
            # 执行任务
            print(f"Executing task: {task_id}")
            # 从Sorted Set中移除已经执行的任务
            r.zrem('delay_tasks', task_id)
        # 休眠一段时间后继续检查
        time.sleep(5)
 
# 示例:添加一个延时任务
add_delay_task('task1', 10)
 
# 启动循环以执行任务
process_delay_tasks()

在这个例子中,add_delay_task函数将任务和延时时间添加到名为delay_tasks的Sorted Set中。process_delay_tasks函数是一个无限循环,它会定期检查是否有任务已经到期,如果有,就执行它们。这里的time.sleep(5)表示每隔5秒检查一次。

请确保Redis服务器正在运行,并且根据你的环境调整连接参数。

2024-09-04

这个问题似乎是指Apache Tomcat的安全考虑事项,具体的文档或标准可能是Apache Tomcat的官方文档中关于安全性的部分。由于没有提供具体的错误代码或者描述,我无法提供针对特定问题的精确解答。不过,我可以提供一个一般性的指导。

Apache Tomcat是一个流行的Java Servlet容器。在其文档中,安全性考虑事项通常会提到以下几个方面:

  1. 权限管理:确保Tomcat运行在具有最低必要权限的用户下。
  2. 认证和授权:配置Tomcat以要求用户认证,并且根据需要设置角色和权限。
  3. 会话管理:使用强密钥进行会话管理,并且定期更新密钥。
  4. 加密和安全头:确保你的应用使用HTTPS,并且设置正确的安全头。
  5. 应用保护:保护你的应用不受不当部署的影响,例如目录列表、WEB-INF文件的泄露等。
  6. 更新和补丁:保持Tomcat及时更新到最新版本,应用所有重要的安全补丁。

具体解决方法取决于具体的安全问题。通常,你需要查看Tomcat的日志文件,找到具体的安全警告或错误,然后根据Tomcat的文档和最佳实践来进行调整。如果你能提供具体的错误代码或描述,我可以给出更具体的解决方案。

2024-09-04

报错问题解释:

Tomcat无法映射到activiti-app通常意味着Tomcat服务器无法正确地将请求路由到Activiti Process Applicaton。Activiti Process Application是一个基于Servlet的Web应用程序,通常运行在如Tomcat这样的Servlet容器中。如果Tomcat无法映射到activiti-app,那么当Activiti试图启动其管理界面时,就会发现无法找到相应的资源。

问题解决方法:

  1. 确认activiti-app是否已经正确部署到Tomcat的webapps目录中。
  2. 检查Tomcat的server.xml文件或任何其他配置文件,确保有正确的Context路径指向activiti-app。
  3. 确认你的Tomcat服务器是否正在运行,并且没有其他服务占用了Activiti需要的端口。
  4. 如果你使用的是自定义的Context Path或者Servlet Mapping,请确保Activiti的配置与之相匹配。
  5. 检查Tomcat日志文件,如catalina.out,以查找可能导致映射失败的任何错误信息。
  6. 如果你更改了默认的8080端口,请确保你的Activiti应用配置中也反映了这一更改。
  7. 确保你的Tomcat和Activiti版本之间兼容,有时候新版本的Tomcat可能不兼容旧版本的Activiti。
  8. 如果以上步骤都无法解决问题,尝试重新部署activiti-app,或者重启Tomcat服务器。

如果问题依然存在,可能需要更详细的错误日志信息来进一步诊断问题。

2024-09-04



# 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
2024-09-04

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REVOKEGRANT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。

2024-09-04

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 开发语言:

    • Dubbo:Java。
    • Spring Cloud:基于Spring Boot,支持Java和其他语言。
  8. 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。

2024-09-04

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。

2024-09-04

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 AProduct Bsales_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。