2024-09-02

在Spring Boot中,你可以使用ResourceHandlerRegistry来映射URL访问本地文件,并通过添加一个控制器来实现文件预览。以下是一个简单的例子:

  1. 配置WebMvcConfigurer来映射文件路径:



import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.ResourceHandlerRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
 
@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
 
    private static final String FILE_LOCATION_URL = "/files/**";
    private static final String FILE_LOCATION_PATH = "file:/path/to/your/local/files/";
 
    @Override
    public void addResourceHandlers(ResourceHandlerRegistry registry) {
        registry.addResourceHandler(FILE_LOCATION_URL)
                .addResourceLocations(FILE_LOCATION_PATH);
    }
}
  1. 创建一个控制器来处理文件预览:



import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.core.io.UrlResource;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
 
@RestController
public class FilePreviewController {
 
    @GetMapping("/file/{filename:.+}")
    public ResponseEntity<Resource> serveFile(@PathVariable String filename) {
        Path path = Paths.get(FILE_LOCATION_PATH).resolve(filename);
        Resource resource = new UrlResource(path.toUri());
 
        if (resource.exists() || resource.isReadable()) {
            return ResponseEntity.ok().body(resource);
        } else {
            return ResponseEntity.notFound().build();
        }
    }
}

在这个例子中,当你访问http://yourdomain.com/files/yourfile.pdf时,Spring Boot会从本地文件系统中的/path/to/your/local/files/路径下寻找名为yourfile.pdf的文件,并将其作为预览提供。注意,你需要根据实际情况配置FILE_LOCATION_PATH

确保你的Spring Boot应用有权限访问这些文件,并且考虑文件预览的安全性,例如限制访问或添加适当的身份验证和授权。

2024-09-02



-- 创建一个示例表
CREATE TABLE sales (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    amount DECIMAL(10,2),
    year INT
);
 
-- 插入示例数据
INSERT INTO sales (amount, year) VALUES (100.00, 2020);
INSERT INTO sales (amount, year) VALUES (150.00, 2020);
INSERT INTO sales (amount, year) VALUES (200.00, 2021);
INSERT INTO sales (amount, year) VALUES (250.00, 2021);
 
-- 使用聚合函数计算每年的总销售额
SELECT year, SUM(amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY year;
 
-- 使用聚合函数和窗口函数计算每笔销售额所在年份的累计总销售额
SELECT id, amount, year, SUM(amount) OVER (PARTITION BY year ORDER BY id) AS cumulative_sales
FROM sales;
 
-- 使用聚合函数和窗口函数计算每笔销售额所在年份的运行总销售额
SELECT id, amount, year, SUM(amount) OVER (PARTITION BY year ORDER BY id ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS running_total
FROM sales;

这个示例代码首先创建了一个名为sales的表,然后插入了一些示例数据。接着,它展示了如何使用SUM函数来计算每年的总销售额,以及如何使用窗口函数SUM来计算每笔销售额所在年份的累计总销售额和运行总销售额。这些操作都是使用PostgreSQL进行数据分析时的常见需求。

2024-09-02

Jackalope 是 PHP 的一个库,它提供了一个抽象层,允许 PHP 应用程序使用 Doctrine DBAL 与不同的 content repository 交互。以下是一个简单的例子,展示如何使用 Jackalope 和 Doctrine DBAL 连接到 PHPCR 的实现,例如 Jackalope-DOctrineDBAL 适配器连接到 Apache Jackrabbit:




<?php
 
require_once 'vendor/autoload.php';
 
use Jackalope\Factory;
use Doctrine\DBAL\DriverManager;
use Jackalope\Transport\DoctrineDBAL\DoctrineDBALTransport;
 
// 配置数据库连接参数
$dbParams = array(
    'driver' => 'pdo_sqlite',
    'path'   => ':memory:',
);
 
// 创建 Doctrine DBAL 连接
$connection = DriverManager::getConnection($dbParams);
 
// 创建 Jackalope 工厂
$factory = new Factory();
 
// 创建 Jackalope 传输层
$transport = new DoctrineDBALTransport($connection, $factory);
 
// 创建 PHPCR 会话
$session = $transport->getSession();
 
// 使用 PHPCR 会话进行操作
$session->saveItem($item);
// ...
 
// 关闭会话
$session->save();
$session->logout();

这段代码展示了如何使用 Jackalope 和 Doctrine DBAL 创建一个内存中的 SQLite 数据库的 PHPCR 存储会话。代码创建了一个 Doctrine DBAL 连接,然后使用这个连接创建了一个 Jackalope 传输层,最后提供了一个 PHPCR 兼容的会话,可以用来保存和管理内容。这个例子演示了如何将 PHPCR 和 Doctrine DBAL 结合使用,并且提供了一个基本框架,可以根据具体需求进行扩展和修改。

2024-09-02

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 检查系统资源:确保系统有足够的内存和CPU资源来运行Nginx。
  8. 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。

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。

2024-09-02



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。

2024-09-02

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-idyour_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。

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:

  1. 更新系统:



sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
  1. 安装MySQL:



sudo apt-get install mysql-server
  1. 启动MySQL服务并设置开机自启:



sudo systemctl start mysql
sudo systemctl enable mysql
  1. 安全设置(设置root密码等):



sudo mysql_secure_installation
  1. 安装SQLite3:



sudo apt-get install sqlite3
  1. 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。

2024-09-02

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。

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_datesale_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。