@Profile注解在Spring框架中用于根据当前的环境配置来激活或者停用特定的beans。它可以在类级别或者方法级别使用，用于条件化地注册bean。

Spring EL是Spring表达式语言，它允许在Spring配置中使用表达式以便动态地确定值。

下面是一个使用@Profile注解和Spring EL的例子：

@Configuration
public class MyConfiguration {
 
    @Bean
    @Profile("dev")
    public DataSource devDataSource() {
        // 开发环境的数据源配置
        return new EmbeddedDatabaseBuilder()
            .setType(EmbeddedDatabaseType.H2)
            .addScript("schema.sql")
            .addScript("dev-data.sql")
            .build();
    }
 
    @Bean
    @Profile("!dev") // 不是开发环境
    public DataSource realDataSource(@Value("${db.url}") String url,
                                    @Value("${db.username}") String username,
                                    @Value("${db.password}") String password) {
        // 生产环境的数据源配置
        return new DriverManagerDataSource(url, username, password);
    }
}

在这个例子中，我们定义了两个数据源bean，分别用于开发环境和非开发环境。@Profile("dev")指定了devDataSource方法仅在dev环境下激活，而@Profile("!dev")指定了realDataSource方法仅在当前环境不是dev时激活。Spring EL表达式"!dev"使用了逻辑非运算符，表示除了dev之外的所有环境。

@Value注解用于注入环境变量值，例如数据库的URL、用户名和密码。这些值可以在application.properties或application.yml文件中定义，或者在启动应用时通过命令行参数指定。

在Redis中，你可以使用SCAN命令配合DEL命令来批量删除匹配特定模式的key。以下是一个使用Redis命令行的例子：

redis-cli --scan --pattern 'yourpattern*' | xargs redis-cli del

这里的yourpattern*应该替换为你想匹配的模式。

如果你在代码中使用Redis客户端，你可以编写一个循环来实现这个功能。以下是使用Python的redis包的一个简单例子：

import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 使用scan_iter来匹配所有的key
for key in r.scan_iter("yourpattern*"):
    r.delete(key)

在这个例子中，yourpattern*是你想要匹配的模式，scan_iter是一个生成器，它会迭代匹配到的所有key，然后对每个key执行delete操作。

布隆过滤器是一种数据结构，用于检查元素是否可能或者肯定不存在于集合中。布隆过滤器可以有效地解决缓存穿透问题，它可以在数据库之前就判断一个请求的数据一定不存在，从而避免查询数据库，减少数据库压力。

解决方案：

1. 使用布隆过滤器：在缓存之前加一层布隆过滤器，当请求过来时，先通过布隆过滤器判断数据是否存在。如果数据不存在，布隆过滤器可以准确地告诉我们数据一定不存在于数据库中，这样就可以直接返回，不用查询数据库，减少数据库压力。

代码示例：

from redis import Redis
from bloom_filter import BloomFilter
 
# 假设已经有了布隆过滤器的实例
bf = BloomFilter(size=1000000, hash_count=8)
 
def get_data(data_id):
    # 先判断数据是否可能存在
    if data_id not in bf:
        return None
    
    # 如果可能存在，再从Redis缓存中查询
    data = redis_conn.get(data_id)
    if data is None:
        # 缓存未命中，可能数据不存在，更新布隆过滤器
        bf.add(data_id)
    return data

2. 缓存空对象：当数据库查询结果为空时，也将空对象缓存到Redis中，并设置一个较短的过期时间。这样，在接下来的一段时间内，相同的查询请求就可以直接从缓存中返回，而不会打到数据库。

代码示例：

def get_data(data_id):
    data = redis_conn.get(data_id)
    if data is None:
        # 缓存未命中，查询数据库
        data = db_conn.get(data_id)
        if data is None:
            # 数据库查询结果为空，缓存一个空对象
            redis_conn.setex(data_id, 300, 'null')
        else:
            # 数据库查询结果非空，缓存结果
            redis_conn.setex(data_id, 3600, data)
    return data

3. 使用锁或者队列：当并发请求非常高，且大部分请求都打到数据库时，可以使用分布式锁或者队列来控制数据库的访问。

代码示例：

from redis import Redis
from threading import Lock
 
lock = Lock()
 
def get_data(data_id):
    data = redis_conn.get(data_id)
    if data is None:
        with lock:
            data = redis_conn.get(data_id)
            if data is None:
                # 查询数据库
                data = db_conn.get(data_id)
                if data is not None:
                    # 缓存结果
                    redis_conn.setex(data_id, 3600, data)
                else:
                    # 数据库查询结果为空，缓存一个空对象
                    redis_conn.setex(data_id, 300, 'null')
    return data

缓存击穿、雪崩的解决方案：

1. 热点数据永不过期：对于经常被访问的数据，可以设置一个很长的过期时间，避免缓存失效造成的击穿问题。
2. 随机过期时间：设置缓存时，不要所有的缓存item都设置相

为了创建一个基于Spring Boot的简单邮件过滤系统，你可以遵循以下步骤：

1. 创建一个Spring Boot项目，并添加邮件发送的依赖，如spring-boot-starter-mail。
2. 配置application.properties或application.yml文件中的邮件服务器信息。
3. 创建一个服务来处理邮件接收和过滤的逻辑。
4. 创建一个REST控制器来接收用户的请求，并将邮件发送至服务处理。

以下是一个简单的代码示例：

pom.xml依赖:

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-mail</artifactId>
</dependency>

application.properties配置:

spring.mail.host=smtp.example.com
spring.mail.port=587
spring.mail.username=your_username
spring.mail.password=your_password
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true

EmailService.java:

@Service
public class EmailService {
 
    private final JavaMailSender mailSender;
 
    @Autowired
    public EmailService(JavaMailSender mailSender) {
        this.mailSender = mailSender;
    }
 
    public void sendEmail(String to, String subject, String text) {
        SimpleMailMessage message = new SimpleMailMessage();
        message.setTo(to);
        message.setSubject(subject);
        message.setText(text);
        mailSender.send(message);
    }
}

EmailController.java:

@RestController
@RequestMapping("/api/email")
public class EmailController {
 
    private final EmailService emailService;
 
    @Autowired
    public EmailController(EmailService emailService) {
        this.emailService = emailService;
    }
 
    @PostMapping
    public ResponseEntity<?> sendEmail(@RequestParam String to, @RequestParam String subject, @RequestParam String text) {
        try {
            emailService.sendEmail(to, subject, text);
            return ResponseEntity.ok("Email sent successfully");
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body("Failed to send email: " + e.getMessage());
        }
    }
}

这个简单的系统允许用户通过POST请求发送邮件。邮件服务器的配置应该根据你的实际情况来设置，而EmailService类中的sendEmail方法会被EmailController调用来发送邮件。

请注意，这个示例没有实现邮件过滤逻辑，它只是简单地发送邮件。在实际的过滤系统中，你可能需要根据需求设计更复杂的过滤逻辑。

在Android中使用SQLite数据库，你需要执行以下步骤：

1. 创建一个SQLiteOpenHelper子类来管理数据库的创建和版本管理。
2. 重写onCreate()方法来执行数据库第一次创建时的初始化设置。
3. 重写onUpgrade()方法来处理数据库版本升级的逻辑。
4. 使用SQLiteOpenHelper的getReadableDatabase()或getWritableDatabase()方法来获取SQLiteDatabase对象。
5. 使用SQLiteDatabase对象来执行SQL语句，如插入（INSERT）、查询（SELECT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）等。

以下是一个简单的例子：

import android.content.Context;
import android.database.sqlite.SQLiteDatabase;
import android.database.sqlite.SQLiteOpenHelper;
 
public class DatabaseHelper extends SQLiteOpenHelper {
 
    private static final String DATABASE_NAME = "mydatabase.db";
    private static final int DATABASE_VERSION = 1;
    private static final String TABLE_NAME = "mytable";
 
    public DatabaseHelper(Context context) {
        super(context, DATABASE_NAME, null, DATABASE_VERSION);
    }
 
    @Override
    public void onCreate(SQLiteDatabase db) {
        String CREATE_TABLE = "CREATE TABLE " + TABLE_NAME + "("
                + "ID INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,"
                + "NAME TEXT,"
                + "AGE INTEGER" + ")";
        db.execSQL(CREATE_TABLE);
    }
 
    @Override
    public void onUpgrade(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) {
        // 更新数据库的逻辑
    }
}

使用数据库：

DatabaseHelper dbHelper = new DatabaseHelper(context);
SQLiteDatabase db = dbHelper.getWritableDatabase();
 
// 插入数据
ContentValues cv = new ContentValues();
cv.put("NAME", "John");
cv.put("AGE", 30);
long id = db.insert(DatabaseHelper.TABLE_NAME, null, cv);
 
// 查询数据
Cursor cursor = db.query(DatabaseHelper.TABLE_NAME, new String[]{"ID", "NAME", "AGE"}, "ID=?", new String[]{String.valueOf(id)}, null, null, null);
if (cursor.moveToFirst()) {
    do {
        String name = cursor.getString(cursor.getColumnIndex("NAME"));
        int age = cursor.getInt(cursor.getColumnIndex("AGE"));
        // 处理查询到的数据
    } while (cursor.moveToNext());
}
cursor.close();
 
// 更新数据
ContentValues updateCV = new ContentValues();
updateCV.put("AGE", 31);
db.update(DatabaseHelper.TABLE_NAME, updateCV, "ID=?", new String[]{String.valueOf(id)});
 
// 删除数据
db.delete(DatabaseHelper.TABLE_NAME, "ID=?", new String[]{String.valueOf(id)});
 
// 关闭

在Oracle数据库中，您可以使用以下SQL查询来查看已存在的序列（sequence）：

SELECT sequence_name
FROM user_sequences;

如果您想要查看数据库中所有用户可访问的序列，您可以使用：

SELECT sequence_name
FROM dba_sequences;

请注意，dba_sequences视图需要DBA权限。

如果您想要查看特定序列的详细信息，比如它的下一个值，您可以使用：

SELECT sequence_name, min_value, max_value, increment_by, last_number
FROM user_sequences
WHERE sequence_name = '你的序列名称';

替换你的序列名称为你想要查看的序列的实际名称。如果您有DBA权限，可以查询dba_sequences来获取更多信息。

要在自己的Linux服务器上部署LLaMa模型，您需要遵循以下步骤：

1. 确保您的服务器安装了Python和pip。
2. 创建一个Python虚拟环境。
3. 安装transformers库。
4. 下载LLaMa模型并放置到适合您的应用程序的目录中。
5. 使用LLaMa模型进行预测或部署。

以下是具体的命令和代码示例：

# 安装Python和pip（如果尚未安装）
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip
 
# 创建Python虚拟环境
python3 -m venv llamavenv
source llamaenv/bin/activate
 
# 在虚拟环境中安装transformers库
pip install transformers
 
# 下载LLaMa模型（以deepspeed模型为例）
wget 'https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/llama_27b/versions/v0.0/files/lora_deepspeed_model_v0.0.json?destination_type=download' -O llaoma_deepspeed_model.json
wget 'https://api.ngc.nvidia.com/v2/models/nvidia/llama_27b/versions/v0.0/files/lora_deepspeed_v0.0.tar.gz?destination_type=download'
tar -xzvf llaoma_deepspeed_v0.0.tar.gz
 
# 运行LLaMa模型进行预测（以使用示例代码为例）
# 确保您已经安装了git和git-lfs
git clone https://github.com/CompVis/llama-27b.git
cd llama-27b
python web_demo.py --model_path /path/to/your/llama_deepspeed_v0.0 --port 8080
 
# 现在您可以在浏览器中访问 http://your_server_ip:8080 使用LLaMa进行文本生成。

请注意，这只是一个快速示例。在实际部署中，您可能需要考虑更多因素，如安全性、资源管理和模型优化。此外，LLaMa模型可能需要特定的硬件要求，如NVIDIA的A100或DGX系统。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class ParkingSystemApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ParkingSystemApplication.class, args);
    }
}

这段代码是Spring Boot应用程序的入口点，它启动了一个基于Spring的、用于停车场管理的后台服务。在实际的停车场管理系统中，还需要包含对应的业务逻辑处理，例如车辆信息的录入、车辆进出场的识别、收费管理等。这些功能可以通过Spring Boot提供的各种组件，如@Controller、@Service、@Repository等，结合数据库访问层（JPA、MyBatis等）和相机识别技术来实现。

# 安装依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y git gcc make wget
 
# 下载ClickHouse代理chproxy的二进制文件
cd /usr/local/bin
sudo wget 'https://clickhouse-builds.s3.yandex.net/proxy/v0.7.1/chproxy_linux_amd64' -O chproxy
sudo chmod +x chproxy
 
# 创建配置文件目录
sudo mkdir -p /etc/clickhouse-proxy
 
# 下载chproxy的配置模板
sudo wget 'https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/programs/proxy/config.xml' -O /etc/clickhouse-proxy/config.xml
sudo wget 'https://raw.githubusercontent.com/ClickHouse/ClickHouse/master/programs/proxy/users.xml' -O /etc/clickhouse-proxy/users.xml
 
# 修改配置文件以适配你的ClickHouse集群
# 你需要根据你的实际情况修改配置文件/etc/clickhouse-proxy/config.xml中的`<listen_host>`, `<zookeeper>`, `<clickhouse_cluster>`等部分
 
# 启动chproxy服务
sudo chproxy --config-file /etc/clickhouse-proxy/config.xml &

以上脚本为你提供了一个简化的安装和配置chproxy的例子。在实际部署中，你需要根据你的ClickHouse集群配置来修改config.xml文件。这个脚本是一个基本的示例，并假设你已经有了一个运行中的ZooKeeper集群和ClickHouse集群。

在Redisson中，看门狗机制是通过RKeepAlive类实现的，该类负责定期发送ping命令以保持与Redis服务器的连接。

以下是RKeepAlive类的核心方法实现：

public class RKeepAlive {
    // 与Redis服务器的连接
    private final ConnectionManager connectionManager;
    // 看门狗的线程
    private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1, new NamedThreadFactory("redisson-keep-alive"));
    // 上次发送ping命令的时间
    private volatile long lastTime;
 
    public RKeepAlive(ConnectionManager connectionManager) {
        this.connectionManager = connectionManager;
    }
 
    // 启动看门狗机制
    public void start() {
        scheduler.scheduleWithFixedDelay(() -> {
            if (connectionManager.isShuttingDown()) {
                return;
            }
            // 发送ping命令以保持连接
            connectionManager.getChannel().writeAndFlush(new PingCommand(connectionManager.getCommandExecutor(), null));
            lastTime = System.currentTimeMillis();
        }, 10, 10, TimeUnit.SECONDS);
    }
 
    // 停止看门狗机制
    public void stop() {
        scheduler.shutdown();
    }
 
    // 其他方法...
}

在这个实现中，RKeepAlive类使用了Java的ScheduledExecutorService来定期执行ping命令。这个定时任务是在start方法被调用时启动的，并且会每10秒钟执行一次。如果Redisson检测到连接管理器正在关闭，它会停止这个定时任务。

这个实现展示了看门狗机制的基本原理，它通过定时发送命令来保持与Redis服务器的连接。如果在指定的时间内没有收到Redis的响应，那么连接可能会被认为是无效的，并且客户端可能会尝试重新连接。