Tech Blog

2024-09-03

报错问题描述不够详细，但我可以提供一个通用的解决方案流程：

检查错误信息：查看具体的错误信息，它通常会告诉你问题出在哪里。
检查模型定义：确保你的实体类和数据库上下文类中的代码符合Entity Framework Core的规范，没有语法错误。
检查模型和数据库的兼容性：确保你的模型中的属性类型与PostgreSQL数据库支持的类型相匹配。
更新模型和数据库：如果模型发生了更改，需要使用Entity Framework Core的迁移功能来更新数据库结构。
检查依赖关系：确保你的项目中包含了正确版本的Entity Framework Core NuGet包和PostgreSQL数据库驱动程序。
查看日志文件：如果错误信息不足以诊断问题，查看应用程序的日志文件，可能会有更详细的错误信息。
搜索在线资源：如果问题仍然无法解决，可以尝试在Stack Overflow等社区搜索错误信息，或者查看Entity Framework Core的官方文档和GitHub仓库中的Issues。
简化模型：如果模型太复杂，尝试简化模型，逐步构建，以便定位具体错误。
检查数据库连接字符串：确保数据库连接字符串正确无误，并且数据库服务正在运行。
尝试重建数据库：如果以上步骤都无法解决问题，尝试删除现有数据库，然后重新创建和迁移。

由于问题描述不明确，以上步骤提供了一个通用的解决问题的方法。如果你能提供更具体的错误信息，我可以提供更精确的帮助。

【C++】一文搞懂JSON序列化和反序列（让你有一种相见恨晚的感觉！！）

2024-09-03




#include <nlohmann/json.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <sstream>
 
// 使用nlohmann::json库进行JSON的序列化和反序列化
 
// 定义一个简单的User类
class User {
public:
    std::string name;
    int age;
 
    // 构造函数
    User(const std::string& name, int age) : name(name), age(age) {}
 
    // 将User对象序列化为JSON
    operator nlohmann::json() const {
        return nlohmann::json{{"name", name}, {"age", age}};
    }
 
    // 从JSON反序列化为User对象
    static User from_json(const nlohmann::json& j) {
        return User(j.at("name").get<std::string>(), j.at("age").get<int>());
    }
};
 
int main() {
    // 创建User对象
    User user1("Alice", 30);
    User user2("Bob", 25);
 
    // 序列化到JSON
    nlohmann::json user1_json = user1;
    nlohmann::json user2_json = user2;
 
    // 将JSON对象转换为字符串
    std::string user1_str = user1_json.dump();
    std::string user2_str = user2_json.dump();
 
    // 输出序列化后的JSON字符串
    std::cout << "User1 JSON: " << user1_str << std::endl;
    std::cout << "User2 JSON: " << user2_str << std::endl;
 
    // 反序列化
    User deserialized_user1 = User::from_json(user1_json);
    User deserialized_user2 = User::from_json(user2_json);
 
    // 输出反序列化后的User对象信息
    std::cout << "Deserialized User1: " << deserialized_user1.name << ", " << deserialized_user1.age << std::endl;
    std::cout << "Deserialized User2: " << deserialized_user2.name << ", " << deserialized_user2.age << std::endl;
 
    return 0;
}

这段代码展示了如何使用nlohmann::json库来序列化和反序列化一个自定义的User类。它首先定义了一个User类，并为该类提供了到nlohmann::json的转换操作符以及一个从nlohmann::json转换回User对象的静态方法。然后，它创建了User对象，将它们序列化为JSON，序列化后的JSON被转换为字符串，并打印出来。最后，它从JSON字符串中反序列化User对象，并打印出反序列化后的对象信息。这个过程展示了JSON数据在C++对象和字符串之间转换的完整流程。

Nacos - 支持PostgreSQL

2024-09-03

Nacos 支持 PostgreSQL 作为其数据存储，你需要做以下步骤：

初始化数据库：在 PostgreSQL 中运行 Nacos 源码中的conf/nacos-config.sql和conf/nacos-naming.sql脚本来创建必要的表。
配置数据源：在 Nacos 的配置文件application.properties中设置 PostgreSQL 的数据源信息。

以下是一个配置样例：




spring.datasource.platform=postgresql
db.num=1
db.url.0=jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/nacos_devtest?currentSchema=public
db.user=nacos
db.password=nacos

在这个配置中，db.url.0是你的 PostgreSQL 数据库的 JDBC URL，nacos_devtest是你的数据库名，nacos是用户名和密码。

确保你的 PostgreSQL 数据库已经创建，并且 Nacos 所需的表已经通过脚本初始化。

注意：具体的 JDBC URL、数据库名、用户名和密码需要根据你的实际环境进行修改。

MongoDB +Dataframe+excel透视表

2024-09-03

要使用MongoDB、DataFrame和Excel透视表，你需要先安装pymongo库来连接MongoDB，pandas库来处理DataFrame，以及openpyxl库来操作Excel文件。以下是一个简单的例子：

安装必要的库（如果尚未安装）：




pip install pymongo pandas openpyxl

使用Python代码从MongoDB读取数据到DataFrame，并将DataFrame导出到Excel透视表：




import pandas as pd
from pymongo import MongoClient
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.pivot import PivotTable
 
# 连接MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['your_database']
collection = db['your_collection']
 
# 从MongoDB获取数据到DataFrame
data = pd.DataFrame(list(collection.find()))
 
# 创建Excel工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active
 
# 将DataFrame写入Excel
for r_idx, row in enumerate(data.values):
    for c_idx, value in enumerate(row):
        ws.cell(row=r_idx+1, column=c_idx+1, value=value)
 
# 创建透视表
pivot = PivotTable(ws, rows=["Your Row Fields"], cols=["Your Column Fields"],
                   values="Your Data Fields", aggfunc=None)
 
# 保存工作簿
wb.save("your_pivot_table.xlsx")

请替换your_database、your_collection以及字段名称，以适应你的数据结构和需求。这段代码将MongoDB中的数据导入到Excel中，并在Excel中创建了一个透视表。注意，透视表的字段需要根据你的数据进行相应的调整。

SpringCloud 之Gateway组件详解

2024-09-03

所有,java

Spring Cloud Gateway是Spring Cloud的一个全新项目，该项目是基于Spring 5.0，Spring WebFlux和Project Reactor等技术构建的API网关，提供的功能包括：路由转发、过滤链等。

以下是Spring Cloud Gateway的一些核心概念：

Route（路由）：路由是Gateway中最基本的组件之一，路由定义了进入的请求和用于处理这些请求的逻辑。
Predicate（断言）：这是一个Java 8的Predicate函数，输入类型是一个ServerWebExchange，可以使用它来匹配进入的HTTP请求。
Filter（过滤器）：Gateway中的Filter分为两种类型，一种是Gateway Filter，另外一种是Filter的Global Filter。

以下是Spring Cloud Gateway的一个简单示例：




@SpringBootApplication
public class GatewayApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
        return builder.routes()
                .route("path_route", r -> r.path("/get")
                        .uri("http://httpbin.org"))
                .build();
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个路由，这个路由会匹配所有进入的请求路径是/get的请求，然后将这些请求转发到http://httpbin.org。

Spring Cloud Gateway提供了丰富的功能，如安全、监控、限流等，并且可以很容易地与Spring Cloud集成，如Spring Cloud Config、Spring Cloud Discovery等。

MySQL DBA 需要了解一下 InnoDB Online DDL 算法更新

2024-09-03

在MySQL中，InnoDB表的在线DDL（Data Definition Language，数据定义语言）操作是指在对表结构进行变更时，不需要锁定表或创建新的表副本的操作。这大大减少了对系统可用性的影响，并提供了更高的灵活性和性能。

以下是一些常见的InnoDB在线DDL操作：

添加索引：




ALTER TABLE your_table_name ADD INDEX (column_name);

删除索引：




ALTER TABLE your_table_name DROP INDEX index_name;

修改列：




ALTER TABLE your_table_name MODIFY column_name new_data_type;

添加列：




ALTER TABLE your_table_name ADD column_name data_type;

删除列：




ALTER TABLE your_table_name DROP column_name;

重命名列：




ALTER TABLE your_table_name CHANGE old_column_name new_column_name data_type;

改变列的顺序：




ALTER TABLE your_table_name CHANGE column_name column_name data_type AFTER another_column_name;

在MySQL 5.6及更高版本中，大多数DDL操作都是在线执行的，这意味着它们可以在不阻塞写操作的情况下执行。然而，某些DDL操作，如修改列的数据类型或长度，或者对带有全文索引的表执行某些操作，仍然需要表的独占访问权限，并且可能会短暂锁定表。

在MySQL 8.0及更高版本中，InnoDB在线DDL操作得到了进一步的改进和优化，包括对新的数据类型支持、更好的对外键的处理等。

Maven之高版本的 lombok 和 tomcat 7 插件冲突问题

2024-09-03

所有,java

报错解释：

Maven 在构建项目时，如果你使用了高版本的 Lombok 库，同时你的项目需要部署在 Tomcat 7 容器上，可能会遇到兼容性问题。Tomcat 7 自身不支持 Java 8 的一些特性，而 Lombok 在高版本中可能用到了 Java 8 的一些新特性。因此，构建时 Maven 可能会报出编译器兼容性错误。

解决方法：

降低 Lombok 版本：在你的 pom.xml 文件中，将 Lombok 的依赖版本降低到兼容 Tomcat 7 和 Maven 的版本。




<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>你的兼容版本号</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

使用 Maven 的 Tomcat 插件时，指定 Tomcat 7 的兼容版本。




<plugin>
    <groupId>org.apache.tomcat.maven</groupId>
    <artifactId>tomcat7-maven-plugin</artifactId>
    <version>2.2</version>
    <!-- 配置插件 -->
</plugin>

如果你不想降低 Lombok 版本，可以考虑升级你的 Tomcat 服务器到一个支持 Java 8 的版本，比如 Tomcat 8.5 或更高。

确保在解决版本冲突的同时，你的项目依赖和代码仍然能正常工作。

深入Spring Boot ：web

2024-09-03

所有,java

Spring Boot是一个开源的Java框架，用于创建微服务。在这个框架中，web模块提供了一种快速创建web应用程序的方法。

在Spring Boot中，创建web应用程序主要涉及以下几个步骤：

创建一个Spring Boot项目
添加web依赖
创建Controller类
编写相应的Rest API
运行项目并进行测试

以下是一个简单的Spring Boot web应用程序的示例代码：




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

在上述代码中，我们创建了一个Spring Boot应用程序的入口点main方法。




import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class HelloController {
 
    @GetMapping("/hello")
    public String hello() {
        return "Hello, Spring Boot!";
    }
 
}

在上述代码中，我们创建了一个RestController，并定义了一个处理GET请求的方法hello，该方法返回一个简单的问候字符串。

当你运行上述应用程序并导航到URL http://localhost:8080/hello，你将看到输出 "Hello, Spring Boot!"。

Spring Boot的web模块还提供了许多其他功能，例如：

内嵌服务器（如Tomcat，Jetty等）
自动配置Spring
健康检查和指标
外部化配置
数据保护
安全配置
数据库访问
消息传递
缓存
测试支持

Spring Boot的web模块是创建web应用程序的一种快速方法，它提供了自动配置和快速开发的功能，使开发者可以更快地进行应用程序开发。

POSTGRESQL PSQL 命令中如何使用变量带入查询和函数

2024-09-03

在 PSQL 命令行中使用变量，可以通过以下方式：

使用 \set 命令定义变量。
在 SQL 查询中使用 : 后跟变量名来引用变量。

例如：




-- 定义变量
\set myvar 'my_value';
 
-- 使用变量的 SELECT 查询
SELECT * FROM my_table WHERE column_name = :myvar;
 
-- 使用变量的函数调用
SELECT my_function(:myvar);

在 PSQL 脚本文件中，可以使用 : 后跟变量名来定义和引用变量。




-- 定义变量
DECLARE
    myvar VARCHAR(255) := 'my_value';
BEGIN
    -- 使用变量的 SELECT 查询
    SELECT * INTO my_table WHERE column_name = myvar;
 
    -- 使用变量的函数调用
    SELECT my_function(myvar);
END;

请注意，在 PSQL 脚本中使用变量的方法取决于你是在使用命令行还是在编写脚本文件。在命令行中，使用 \set 进行变量定义，在脚本文件中，使用 DECLARE 进行变量定义。

Mac本地部署Stable-Diffusion

2024-09-03

所有,AIGC

在Mac上部署Stable Diffusion模型需要一定的技术储备，因为它涉及到安装复杂的深度学习环境。以下是部署Stable Diffusion模型所需的基本步骤：

安装Anaconda或Miniconda：这是一个Python环境管理器，用于安装和管理Stable Diffusion所需的依赖。

创建一个新的Python环境：




conda create --name stable-diffusion python=3.8
conda activate stable-diffusion

安装PyTorch和CUDA（如果你有NVIDIA GPU）：




conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

安装Stable Diffusion的依赖项：




pip install torch_scatter[cuda] torch_sparse[cuda] -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.8.0+cu110.html
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install git+https://github.com/CompVis/taming-transformers.git
pip install git+https://github.com/omni-us/thorlabs_clm.git

克隆Stable Diffusion的仓库：




git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion

根据你的硬件配置，可能需要下载预训练的模型权重。

运行Stable Diffusion：




python scripts/txt2img.py -m sflckr30k -s 140 -t "your prompt here" -i /path/to/your/input/image.png

请注意，以上步骤可能会随着软件和依赖项的更新而变化。如果你没有NVIDIA GPU，你可能需要使用CPU版本的PyTorch和相关库。始终参考官方文档以获取最新和最准确的安装指南。