分类后端技术下的文章

2024-09-04

在PostgreSQL中，数据类型和运算符是构建查询和数据库操作的基础。以下是一些常见的数据类型和运算符的示例：

数据类型：

整数：smallint, integer, bigint
小数：numeric, real, double precision
字符串：char, varchar
日期和时间：date, time, timestamp
布尔：boolean
数组：array

运算符：

算术运算符：+, -, *, /, %
比较运算符：=, <>, >, >=, <, <=
逻辑运算符：AND, OR, NOT
位运算符：&, |, ~, >>, << (适用于整数类型)

示例代码：




-- 创建一个包含不同数据类型列的表
CREATE TABLE example_table (
    id smallint,
    price numeric(10, 2),
    name varchar(100),
    created_at timestamp,
    is_active boolean
);
 
-- 插入数据
INSERT INTO example_table (id, price, name, created_at, is_active)
VALUES (1, 99.99, 'Sample Item', '2023-01-01', TRUE);
 
-- 查询，使用算术运算符计算新的价格
SELECT id, price, price * 1.17 AS new_price FROM example_table;
 
-- 查询，使用比较运算符检查日期
SELECT * FROM example_table WHERE created_at > '2023-01-01';
 
-- 查询，使用逻辑运算符结合条件
SELECT * FROM example_table WHERE is_active AND price > 100;

这个示例展示了如何创建一个包含不同数据类型的表，如何插入数据，以及如何在查询中使用算术运算符、比较运算符和逻辑运算符。这有助于开发者理解如何在PostgreSQL中处理数据类型和运算符。

Laravel 前端：移除 Boostrap 和 Vue Draft

2024-09-04

所有,php

在Laravel项目中移除Bootstrap和Vue，你需要做以下几步：

移除Bootstrap的CSS和JS依赖：
- 打开resources/views/layouts/app.blade.php文件。
- 移除Bootstrap的CSS链接，通常位于<head>标签内。
- 移除Bootstrap的JS脚本，通常位于<body>标签结束前。
移除Vue依赖：
- 打开webpack.mix.js文件。
- 移除或注释掉Vue相关的代码块。

以下是示例代码：

app.blade.php (移除Bootstrap的链接)




<link rel="stylesheet" href="{{ asset('css/app.css') }}">
<!-- 移除
<link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.3.1/css/bootstrap.min.css">
-->
 
...
 
<!-- 移除Bootstrap的JS -->
<!-- <script src="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.3.1/js/bootstrap.min.js"></script> -->

webpack.mix.js (移除或注释Vue编译代码)




const mix = require('laravel-mix');
 
// 假设你有如下代码编译Vue组件
// mix.js('resources/js/app.js', 'public/js')
//    .sass('resources/sass/app.scss', 'public/css');
// 将其注释掉或删除
 
// 执行编译
mix.js('resources/js/app.js', 'public/js')
   .sass('resources/sass/app.scss', 'public/css');

完成以上步骤后，运行npm run dev（或npm run production）来重新编译前端资源。这样就从Laravel项目中移除了Boostrap和Vue。

linux脚本定时清理tomcat日志，定时删除日期日志文件

2024-09-04

所有,java




#!/bin/bash
 
# 设置Tomcat日志目录
LOG_DIR="/path/to/tomcat/logs"
 
# 保留天数，超过这个天数的日志将被删除
DAYS_TO_KEEP=7
 
# 查找并删除旧的日志文件
find "${LOG_DIR}" -name "*.log" -type f -mtime +${DAYS_TO_KEEP} -exec rm -f {} \;
 
# 如果需要删除其他日志文件，可以添加更多的find命令
# 例如，删除catalina.out日志
find "${LOG_DIR}" -name "catalina.out" -type f -mtime +${DAYS_TO_KEEP} -exec rm -f {} \;

确保将/path/to/tomcat/logs替换为实际的Tomcat日志目录路径，并根据需要调整DAYS_TO_KEEP变量的值。

将此脚本保存为文件，例如clean_tomcat_logs.sh，并通过chmod +x clean_tomcat_logs.sh命令使其可执行。

你可以使用cron来定期执行此脚本。编辑cron任务列表：




crontab -e

添加一行以设置执行脚本的时间，例如每天凌晨1点执行：




0 1 * * * /path/to/clean_tomcat_logs.sh

确保将/path/to/clean_tomcat_logs.sh替换为脚本的实际路径。

Spring Cloud Gateway 中文文档

2024-09-04

所有,java

Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目，该项目提供了一个构建在 Spring WebFlux 之上的 API 网关，用以替代 Netflix Zuul。Spring Cloud Gateway 的主要功能包括：路由、过滤器、限流等。

中文文档可以在 Spring 官方中文文档找到：

Spring Cloud Gateway 文档：https://springcloud.cc/spring-cloud-gateway.html
Spring Cloud 中文网站：https://springcloud.cc/

以上链接提供了详细的中文文档，包括如何安装、如何配置、如何使用以及源码解析等。

如果您需要快速上手，可以参考以下简单的配置示例：




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: after_route
          uri: https://example.org
          predicates:
            - Path=/example/**

这个配置定义了一个路由，它会将匹配 /example/** 路径的请求转发到 https://example.org。

过滤器的使用：




@Component
public class CustomGatewayFilterFactory extends AbstractGatewayFilterFactory<CustomGatewayFilterFactory.Config> {
    private static final Log log = LogFactory.getLog(CustomGatewayFilterFactory.class);
 
    public CustomGatewayFilterFactory() {
        super(Config.class);
    }
 
    @Override
    public GatewayFilter apply(Config config) {
        return (exchange, chain) -> {
            log.info("Custom Gateway Filter Factory: " + config.getName());
            return chain.filter(exchange);
        };
    }
 
    public static class Config {
        private String name;
 
        public String getName() {
            return name;
        }
 
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
    }
}

在配置文件中应用自定义过滤器：




spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: after_route
          uri: https://example.org
          predicates:
            - Path=/example/**
          filters:
            - Custom=myCustomConfig

这个配置定义了一个名为 Custom 的自定义过滤器，并将其应用于 after_route 路由。

以上只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体需求进行配置和编码。

wiki.js-安装

2024-09-04

要安装wiki.js，您需要使用Node.js的包管理工具npm。以下是安装wiki.js的步骤：

打开命令行工具（例如终端、命令提示符或PowerShell）。
确保您已安装Node.js和npm。可以通过运行node -v和npm -v来检查它们的版本。
运行以下命令来全局安装wiki.js：




npm install wiki.js

如果您只想在您的项目中安装wiki.js，而不是全局安装，可以进入您的项目目录并运行：




npm install wiki.js --save

这将会把wiki.js添加到您项目的package.json文件的依赖中，并下载安装到node_modules文件夹。

安装完成后，您可以在代码中通过require函数来使用wiki.js：




const wiki = require('wiki.js');
 
// 使用wiki.js的功能

请注意，wiki.js的具体使用方法会依赖于您的具体需求和API的更新。请参考官方文档以获取更详细的指导。

Langchain--如何使用大模型 2.0

2024-09-04

所有,AIGC




from langchain import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI
 
# 初始化OpenAI作为LLM
openai = OpenAI(temperature=0)
 
# 创建LLMChain并设置大型语言模型
llm_chain = LLMChain(llm=openai)
 
# 使用LLMChain进行提示生成
prompt = "世界上有哪些主要的自然资源？"
response = llm_chain.run(prompt)
 
# 打印结果
print(response)

这段代码演示了如何使用LangChain库来创建一个简单的LLM（大型语言模型）链条，并向该链条提交一个查询，获取相应的自然资源信息。在这个例子中，我们使用了OpenAI的LLM作为基础模型。代码首先初始化了OpenAI模型，并通过LLMChain类进行封装。然后，我们向链条提交了一个查询问题，并打印出了返回的结果。这是一个简单的示例，展示了如何使用LangChain来与大型语言模型交互。

离线安装PostgreSQL数据库(v13.4版本)

2024-09-04

离线安装PostgreSQL数据库的步骤通常如下：

从PostgreSQL官网下载对应版本(v13.4)的源代码或者二进制安装包。
将下载的安装包传输到目标机器上。
解压安装包（如果是源代码，需要编译）。
安装必要的依赖库（如果是编译安装）。
配置安装路径和参数。
编译并安装PostgreSQL。

以下是一个基于Linux的简化示例流程：




# 1. 下载PostgreSQL v13.4
wget https://ftp.postgresql.org/pub/source/v13.4/postgresql-13.4.tar.gz
 
# 2. 解压安装包
tar -zxvf postgresql-13.4.tar.gz
 
# 3. 进入解压后的目录
cd postgresql-13.4
 
# 4. 安装依赖（以Debian/Ubuntu为例）
sudo apt-get install build-essential zlib1g-dev libssl-dev libreadline-dev libpq-dev
 
# 5. 配置安装路径
./configure --prefix=/usr/local/postgresql
 
# 6. 编译并安装
make
sudo make install
 
# 7. 初始化数据库
sudo /usr/local/postgresql/bin/initdb -D /usr/local/postgresql/data
 
# 8. 启动数据库
sudo /usr/local/postgresql/bin/pg_ctl -D /usr/local/postgresql/data -l logfile start

请根据你的操作系统和环境调整以上命令。如果是Windows系统，步骤类似，但是需要使用对应的命令行工具和安装程序。确保所有的依赖库都已经安装，并且在配置过程中指定正确的安装路径。

2024-09-04

在Django项目中使用Jinja2模板引擎，首先需要安装Jinja2。由于Django内置了自己的模板引擎，所以不需要单独安装。但如果需要使用Jinja2独有的功能或者需要替换掉Django的模板引擎，可以按照以下步骤进行安装和配置：

通过pip安装Jinja2：




pip install jinja2

在Django项目中创建一个jinja2环境的配置：




# 在你的 Django 项目的 settings.py 文件中
TEMPLATES = [
    {
        'BACKEND': 'django.template.backends.jinja2.Jinja2',
        'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates')],
        'APP_DIRS': True,
        'OPTIONS': {
            'environment': 'path.to.your.jinja2.environment.get_jinja2_environment',
            # 其他选项...
        },
    },
]
 
# 在一个单独的模块中定义环境
def get_jinja2_environment(**options):
    from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
    env = Environment(loader=FileSystemLoader(options['DIRS'][0]))
    # 配置你的jinja2环境...
    return env

确保你的Django视图使用Jinja2渲染模板：




from django.http import HttpResponse
from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
 
def my_view(request):
    env = Environment(loader=FileSystemLoader('/path/to/templates'))
    template = env.get_template('my_template.html')
    html = template.render({'key': 'value'})
    return HttpResponse(html)

请注意，替换Django的模板引擎通常不是一个好主意，因为Django的模板语言已经足够强大并且与Jinja2有所区别。如果只是想使用Jinja2的某些特性，可以考虑使用自定义的模板标签或过滤器。

部署微调框架LLaMA-Factory

2024-09-04

所有,AIGC

LLaMA-Factory 是一个用于微调大型语言模型（LLM）的开源工具，它提供了一个简单的方式来进行多种不同的微调任务。以下是部署 LLaMA-Factory 的基本步骤：

确保你有一个有效的 Python 环境，并且 Python 版本至少为 3.7。
安装 LLaMA-Factory 的依赖项：




pip install git+https://github.com/CompVis/llama-factory.git
pip install -r https://raw.githubusercontent.com/CompVis/llama-factory/main/requirements.txt

克隆 LLaMA-Factory 的仓库：




git clone https://github.com/CompVis/llama-factory.git
cd llama-factory

根据你的需求修改配置文件（config.yaml）。
运行 LLaMA-Factory：




python run.py

请注意，LLaMA-Factory 需要大型语言模型的权重文件，如 OpenAI 的 GPT-4 或 GPT-3，这些通常需要从模型的提供者那里获取，并且可能需要订阅或购买服务。

以上步骤提供了部署 LLaMA-Factory 的基本方式，具体细节和配置可能根据实际情况有所不同。如果你在实际操作中遇到具体的问题，请提供详细信息，以便进行针对性的解答。

SpringBoot整合人大金仓数据库KingBase

2024-09-04

所有,java

Spring Boot整合人大金仓数据库KingBase的步骤如下：

在项目的pom.xml中添加人大金仓的JDBC驱动依赖。




<dependency>
    <groupId>com.kingbase8</groupId>
    <artifactId>kingbase8-jdbc</artifactId>
    <version>你的版本号</version>
</dependency>

在application.properties或application.yml中配置KingBase数据库的连接信息。




# application.properties 示例
spring.datasource.driver-class-name=com.kingbase8.Driver
spring.datasource.url=jdbc:kingbase8://localhost:54321/数据库名
spring.datasource.username=用户名
spring.datasource.password=密码

创建实体类和Repository接口，使用Spring Data JPA或Spring Data JDBC。




// 实体类示例
@Entity
@Table(name = "your_table_name")
public class YourEntity {
    @Id
    private Long id;
    // 其他字段和方法
}
 
// Repository接口示例
public interface YourEntityRepository extends JpaRepository<YourEntity, Long> {
    // 自定义查询方法
}

创建Service层和Controller层进行业务逻辑处理和接口暴露。




// Service层示例
@Service
public class YourEntityService {
    @Autowired
    private YourEntityRepository repository;
    
    public List<YourEntity> getAll() {
        return repository.findAll();
    }
    // 其他业务方法
}
 
// Controller层示例
@RestController
@RequestMapping("/your-entities")
public class YourEntityController {
    @Autowired
    private YourEntityService service;
    
    @GetMapping
    public List<YourEntity> getAll() {
        return service.getAll();
    }
    // 其他接口方法
}

确保数据库运行正常，Spring Boot应用能够成功启动并与KingBase数据库建立连接。在实际开发中，还需要考虑连接池配置、事务管理、异常处理等方面的细节。