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2024-09-02

所有,java

在《springboot苍穹外卖》实战中，如果遇到Nginx启动失败的问题，可以尝试以下解决方案：

检查Nginx配置文件：确保nginx.conf中的配置正确，包括监听端口、服务器名称、日志路径、错误日志路径等。
检查端口占用：确保Nginx配置的端口没有被其他应用占用。可以使用netstat -tulnp | grep 端口号来检查端口是否被占用。
检查Nginx命令：确保启动Nginx的命令是正确的，通常是nginx或者/usr/local/nginx/sbin/nginx。
查看Nginx错误日志：检查/var/log/nginx/error.log中的错误信息，根据错误信息进行相应的修正。
确保Nginx依赖的库文件已正确安装：例如，libpcre库对Nginx是必须的，如果缺少，可能会导致Nginx启动失败。
确保文件权限设置正确：Nginx可能因为权限问题无法正确读取配置文件或者写入日志文件。
检查系统资源：确保系统有足够的内存和CPU资源来运行Nginx。
使用nginx -t命令测试配置文件是否正确，如果有错误，根据提示修正错误。

如果以上步骤无法解决问题，可以重新安装Nginx，或者查看更详细的错误信息，寻找特定的错误代码进行解决。

Django实战：掌握表单处理与数据安全

2024-09-02




from django import forms
from django.core.exceptions import ValidationError
 
class UserForm(forms.Form):
    username = forms.CharField(max_length=100)
    email = forms.EmailField()
 
    def clean_username(self):
        username = self.cleaned_data.get('username')
        if username == 'admin':
            raise ValidationError('该用户名已被占用.')
        return username
 
# 使用UserForm
def register_view(request):
    if request.method == 'POST':
        form = UserForm(request.POST)
        if form.is_valid():
            # 数据是安全的，可以进行进一步处理
            # 例如保存到数据库
            print(form.cleaned_data)
        else:
            # 处理表单验证失败的情况
            print(form.errors)
    else:
        form = UserForm()
    # 渲染模板或返回JSON响应

这段代码定义了一个UserForm，它包含用户名和电子邮件字段。在clean\_username方法中，如果用户名是'admin'，则抛出ValidationError异常，防止'admin'这样的管理员保留名字被注册。在视图函数中，如果表单验证通过，则可以信任数据并进行进一步处理（如保存到数据库），如果验证失败，则处理错误。这是一个简单的例子，展示了如何在Django中处理表单和确保数据安全。

实时数仓之Flink实现版本维表数据的Redis全局缓存

2024-09-02

所有,redis




import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.api.common.state.{BroadcastState, MapStateDescriptor}
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.BroadcastProcessFunction
import org.apache.flink.util.Collector
 
object RedisBroadcastCache {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val dataStream = env.fromElements(("a", 1), ("b", 2))
    val broadcastStream = env.fromElements("a", "b")
 
    val mapStateDescriptor = new MapStateDescriptor[String, String]("BroadcastState", classOf[String], classOf[String])
 
    dataStream
      .keyBy(_._1)
      .connect(broadcastStream.broadcast(mapStateDescriptor))
      .process(new BroadcastProcessFunction[String, (String, Int), String] {
        override def processElement(value: (String, Int), ctx: BroadcastProcessFunction[String, (String, Int), String]#ReadOnlyContext, out: Collector[String]): Unit = {
          // 获取广播状态
          val broadcastState: BroadcastState[String, String] = ctx.getBroadcastState(mapStateDescriptor)
          // 从Redis获取数据并更新到广播状态
          val dataFromRedis = getDataFromRedis(broadcastState.get(value._1))
          broadcastState.put(value._1, dataFromRedis)
          // 处理业务逻辑
          out.collect(s"${value._1} -> ${dataFromRedis}")
        }
 
        override def processBroadcastElement(value: String, ctx: BroadcastProcessFunction[String, (String, Int), String]#Context, out: Collector[String]): Unit = {
          // 当广播数据有更新时，可以在这里实现逻辑
        }
 
        // 模拟从Redis获取数据的方法
        def getDataFromRedis(key: String): String = {
          // 假设这里从Redis获取数据
          "version_data"
        }
      })
      .print()
 
    env.execute("Flink Redis Broadcast Cache Example")
  }
}

这个代码示例展示了如何在Flink程序中使用BroadcastProcessFunction来处理数据流，并利用广播状态来缓存Redis中的版本数据。在processElement方法中，它从广播状态获取缓存的版本数据，如果不存在，则从模拟的Redis获取数据，并更新到广播状态。这样，后续的数据处理可以复用这些版本数据，从而提高系统的性能。

使用openai-whisper实现语音转文字

2024-09-02

所有,AIGC

要使用OpenAI Whisper库实现语音转文字，首先需要安装库：




pip install openai-whisper

然后，你可以使用以下代码示例来进行语音转文字的操作：




import whisper
 
# 加载模型，这里的MODEL_ID是你的Whisper模型ID
model_id = "your-model-id"
model = whisper.load_model(model_id)
 
# 读取你的音频文件
audio_path = "your_audio.wav"
 
# 对音频文件进行转写
transcription = model.transcribe(audio_path)
 
# 打印转写结果
print(transcription)

确保替换your-model-id和your_audio.wav为你的模型ID和音频文件路径。

请注意，你需要有一个有效的OpenAI API密钥，并且需要设置环境变量OPENAI_API_KEY来存储你的API密钥。

嵌入式人工智能（22-树莓派4B安装使用数据库Mysql与SQLite）

2024-09-02

在树莓派4B上安装MySQL和SQLite，并进行基本设置的步骤如下：

更新系统：




sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

安装MySQL：




sudo apt-get install mysql-server

启动MySQL服务并设置开机自启：




sudo systemctl start mysql
sudo systemctl enable mysql

安全设置（设置root密码等）：




sudo mysql_secure_installation

安装SQLite3：




sudo apt-get install sqlite3

使用MySQL和SQLite，可以通过命令行或编程语言（如Python）进行操作。

例如，使用Python连接MySQL和SQLite数据库的简单脚本：




import mysql.connector
import sqlite3
 
# MySQL连接
mysql_conn = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="your_mysql_password",
)
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()
 
# SQLite连接
sqlite_conn = sqlite3.connect('database_name.db')
sqlite_cursor = sqlite_conn.cursor()
 
# 创建数据库表（MySQL）
mysql_cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_mysql (id INT PRIMARY KEY, value VARCHAR(255))")
 
# 插入数据（MySQL）
mysql_cursor.execute("INSERT INTO test_mysql (id, value) VALUES (1, 'Hello, MySQL')")
mysql_conn.commit()
 
# 创建数据库表（SQLite）
sqlite_cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_sqlite (id INT PRIMARY KEY, value TEXT)")
 
# 插入数据（SQLite）
sqlite_cursor.execute("INSERT INTO test_sqlite (id, value) VALUES (1, 'Hello, SQLite')")
sqlite_conn.commit()
 
# 关闭连接
mysql_cursor.close()
mysql_conn.close()
sqlite_cursor.close()
sqlite_conn.close()

请根据实际情况替换数据库的用户名和密码，并确保在使用之前创建相应的数据库。

nodejs+vue+ElementUi摄影作品图片分享工作室管理系统

2024-09-02

所有,elementui

这是一个使用Node.js、Vue和Element UI构建的摄影艺术作品分享工作室管理系统的高级代码示例。由于篇幅限制，以下仅展示如何使用Express.js设置RESTful API和Vue组件的核心部分。

后端设置（Node.js + Express）:




const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const app = express();
 
// 使用JSON解析器
app.use(bodyParser.json());
 
// 使用静态文件中间件
app.use(express.static('public'));
 
// 创建API路由
app.get('/api/works', (req, res) => {
  // 假设有一个works数组来模拟作品数据
  const works = [/* 作品数据 */];
  res.json(works);
});
 
// 启动服务器
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server is running on port 3000');
});

前端Vue组件示例：




<template>
  <div>
    <el-table :data="works" style="width: 100%">
      <el-table-column prop="title" label="作品名称"></el-table-column>
      <el-table-column prop="artist" label="艺术家"></el-table-column>
      <!-- 其他列 -->
    </el-table>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      works: []
    };
  },
  created() {
    this.fetchWorks();
  },
  methods: {
    fetchWorks() {
      // 假设API地址为'/api/works'
      this.axios.get('/api/works')
        .then(response => {
          this.works = response.data;
        })
        .catch(error => {
          console.error('There was an error fetching the data', error);
        });
    }
  }
};
</script>

在这个例子中，我们创建了一个简单的API路由来模拟获取作品数据，并在Vue组件中使用axios来发送HTTP GET请求，并将获取到的数据赋值给组件的works数据属性，然后通过模板语法将其渲染到表格中。

请注意，这只是一个示例，实际应用中你需要根据自己的数据库和业务逻辑来实现API端点和数据处理。

Oracle 计算同比环比

2024-09-02

在Oracle中，计算同比和环比通常涉及到对时间序列数据的比较。以下是一个简单的例子，演示如何使用Oracle SQL计算同比和环比的增长率。

假设有一个名为sales_data的表，其中包含sale_date和sale_amount两个字段。




SELECT
    sale_date,
    sale_amount,
    -- 同比增长率计算
    (sale_amount - LAG(sale_amount) OVER (ORDER BY sale_date)) / LAG(sale_amount) OVER (ORDER BY sale_date) * 100 AS year_over_year_growth,
    -- 环比增长率计算
    (sale_amount - LAG(sale_amount) OVER (PARTITION BY TO_CHAR(sale_date, 'YYYY') ORDER BY sale_date)) / LAG(sale_amount) OVER (PARTITION BY TO_CHAR(sale_date, 'YYYY') ORDER BY sale_date) * 100 AS month_over_month_growth
FROM
    sales_data
ORDER BY
    sale_date;

在这个查询中，LAG函数用于获取上一行的数据。同比增长率是当前销售额减去上一年同一天的销售额，再除以上一年同一天的销售额；环比增长率是当前销售额减去上一个月同一天的销售额，再除以上一个月同一天的销售额。TO_CHAR(sale_date, 'YYYY')用于获取销售日期的年份，以便在计算环比增长率时，只考虑同一年份内的数据。

请根据实际情况调整表名、字段名和日期格式。

Docker与MongoDB容器化

2024-09-02




# 使用官方的Ubuntu镜像作为基础镜像
FROM ubuntu:20.04
 
# 安装MongoDB包
RUN apt-get update && apt-get install -y mongodb
 
# 创建一个目录用于存储MongoDB数据库文件
RUN mkdir -p /data/db
 
# 指定容器启动时运行MongoDB服务
CMD ["mongod"]
 
# 指定容器监听的端口号
EXPOSE 27017

这个Dockerfile定义了一个MongoDB服务的容器，包括基础镜像选择、包安装、数据存储目录创建以及容器启动命令的设置。通过这个Dockerfile，开发者可以轻松地将MongoDB容器化，并在Docker环境中运行MongoDB服务。

2024-09-02

报错解释：

Oracle中的listagg函数用于将多个行的值连接成一个单独的字符串。当连接的字符串长度超过32767字节时，Oracle会抛出ORA-01489: result of string concatenation is too long错误。

解决方法：

使用XMLAGG替代LISTAGG，因为XMLAGG没有长度限制。
如果使用LISTAGG，可以考虑将结果拆分成多个不超过32767字节的字符串，可以通过在LISTAGG中使用SUBSTR和TO_CHAR函数来实现。
另外，可以考虑使用WM_CONCAT函数，这是一个隐藏的函数，但不推荐在生产环境中使用，因为它不稳定且可能在未来版本中移除。

示例代码（使用XMLAGG）：




SELECT rtrim(xmlagg(xmlparse(content your_column || ',' wellformed) order by your_column).getclobval(), ',') AS concatenated_string
FROM your_table;

示例代码（使用SUBSTR和TO_CHAR）：




SELECT SUBSTR(list, 1, 32767) AS part1,
       SUBSTR(list, 32768, 32767) AS part2
FROM (
  SELECT TO_CHAR(LISTAGG(your_column, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY your_column)) AS list
  FROM your_table
);

注意：在实际应用中，如果你的目的是为了减少数据库IO操作，应该优先考虑优化查询逻辑，而不是尝试绕过这个限制。如果数据量真的非常大，可能需要考虑数据分片或者其他数据库设计方案。

mongodb 无线层级父子结构（全）

2024-09-02

在MongoDB中，要查询无限无线层级父子结构，通常需要使用聚合框架（Aggregation Framework）来构建递归查询。以下是一个使用MongoDB聚合框架的示例，它使用了$graphLookup操作符来递归地查询所有子文档。

假设有一个名为families的集合，其中的文档具有parentId和childId字段，表示父子关系。




db.families.aggregate([
  {
    $match: {
      _id: { $eq: <rootParentId> } // 替换为根父级ID
    }
  },
  {
    $graphLookup: {
      from: "families",
      startWith: "$childId",
      connectFromField: "childId",
      connectToField: "parentId",
      as: "descendants"
    }
  }
]);

在这个查询中，<rootParentId>是你希望开始递归查询的根父级的ID。$graphLookup操作符从这个根节点开始，递归地查找所有子节点，直到没有更多的子节点为止。

请注意，$graphLookup操作符在MongoDB 3.4及以上版本中可用。如果数据量很大，这种递归查询可能会非常耗时，并且可能会达到聚合框架的输出文档大小限制。在这种情况下，你可能需要重新考虑你的数据模型，或者将递归查询逻辑放在应用程序层面来处理。