2024-09-02



from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
 
# 加载LLaMA 3.1:8B模型的tokenizer和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("decapoda-research/llama-31b-8-huggingface")
model = AutoModel.from_pretrained("decapoda-research/llama-31b-8-huggingface").half().cuda()
 
# 示例函数:使用K8sGPT处理特定任务
def process_task_with_k8sgpt(task):
    # 使用K8sGPT进行推理
    inputs = tokenizer.encode(task, return_tensors='pt').cuda()
    outputs = model.generate(inputs)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response
 
# 示例使用
task = "给我部署K8sGPT所需的YAML配置"
response = process_task_with_k8sgpt(task)
print(response)

这段代码展示了如何加载LLaMA 3.1:8B模型,并使用K8sGPT(基于LLaMA的模型)处理一个特定的任务。首先,它加载了LLaMA模型的tokenizer和模型,然后定义了一个函数process_task_with_k8sgpt,该函数接受一个字符串作为输入,对其进行编码并使用LLaMA模型生成响应,最后将结果解码并返回。最后,给出了一个使用示例,展示了如何调用这个函数来处理一个具体的任务。

2024-09-02



import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
public class RequestRateLimiterFilter implements GlobalFilter {
 
    private final RequestRateLimiter requestRateLimiter;
 
    public RequestRateLimiterFilter(RequestRateLimiter requestRateLimiter) {
        this.requestRateLimiter = requestRateLimiter;
    }
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        return requestRateLimiter.isAllowed(exchange)
                .flatMap(response -> {
                    if (response.isCommitted()) {
                        return Mono.error(new RuntimeException("Request rejected"));
                    }
 
                    ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
                    response.setStatusCode(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS);
                    String result = "Requests too many";
                    response.getHeaders().setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
                    DataBufferUtils.write(response.bufferFactory().wrap(result.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)), response);
                    return response.setComplete();
                });
    }
}

这段代码实现了一个全局过滤器,用于Spring Cloud Gateway中的限流处理。它通过RequestRateLimiter组件的isAllowed方法检查请求是否超出了限制,并返回合适的响应。如果请求被拒绝,它将返回一个429 Too Many Requests响应,并显示一个错误信息。这是一个简洁且有教育意义的实现,对于需要在自己的项目中实现类似功能的开发者来说,值得借鉴。

2024-09-02

报错问题:"找不到项目工件" 通常指的是 IntelliJ IDEA 在配置本地 Tomcat 服务器时无法找到要部署的项目。

解决方法:

  1. 确认项目是否已正确导入到 IDEA 中。
  2. 检查项目构建路径是否配置正确,确保编译后的 .class 文件存在于构建路径中。
  3. 确认 Artifact 配置是否正确。进入 "Run" -> "Edit Configurations",在 "Application Server" 下的 "Deployment" 选项卡中,检查 "Application server" 是否已经正确设置为本地 Tomcat,并且 "Artifact" 列表中有你要部署的项目工件。
  4. 如果 Artifact 不存在或配置错误,点击 "Fix" 按钮或手动添加正确的 Artifact。
  5. 清理并重新构建项目。进入 "Build" -> "Rebuild Project" 来清除旧的构建信息并重新构建。
  6. 确保 Tomcat 服务器实例正确配置,没有配置错误,如端口冲突等。

如果以上步骤都无法解决问题,尝试重启 IDEA 或重新导入项目。如果问题依旧,请检查是否有任何相关的权限问题或 IDE 的 bug,并考虑更新 IDEA 到最新版本或查找相关社区支持。

2024-09-02



from django.urls import reverse
from django_mama_cas import models as cas_models
 
# 假设我们已经有了一个用户实例 `user`
user = ...
 
# 创建一个新的 CASServiceTicket 对象
ticket = cas_models.CASServiceTicket.objects.create_ticket(user)
 
# 获取登录成功后的重定向 URL
redirect_url = reverse('mama_cas:login_complete', kwargs={'ticket': ticket.ticket})
 
# 这里可以将 `redirect_url` 发送给用户,比如通过重定向到 CAS 服务的登录成功页面

这个例子展示了如何在 Django 应用中使用 django_mama_cas 库来创建一个 CAS 服务票据(ticket)并获取登录成功后的重定向 URL。在实际的应用中,你可能需要在用户登录流程中的适当位置插入这段代码。

2024-09-02

SQLite数据库文件的更新机制是基于写时复制(Copy-On-Write, COW)的。当一个数据库文件被多个进程共享时,只有在对数据库文件进行修改时(如执行写操作),才会发生实际的复制行为,创建出数据库文件的私有副本。这意味着在没有写操作之前,数据库文件不会被复制,也就不会有新的文件产生。

在SQLite中,当你开始一个事务,或者进行了某些会导致数据库文件改变的操作(如INSERT, UPDATE, DELETE等),SQLite会检查是否需要将数据库文件复制到私有状态,如果需要,则会进行复制。

以下是一个简单的例子,演示了如何在Python中使用SQLite:




import sqlite3
 
# 连接到数据库(如果不存在,则会创建)
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个cursor对象
cursor = conn.cursor()
 
# 创建一个表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
               (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
 
# 插入一条记录
cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

在这个例子中,直到conn.commit()被调用或者事务结束时,数据库文件example.db才会被复制到私有状态。在此之前,数据库文件example.db可以被多个进程共享。

2024-09-02

Redis是一种开源的内存中数据结构存储系统,可以用作数据库、缓存和消息传递队列。以下是在Windows和Linux上安装Redis的基本步骤。

Windows

  1. 下载Redis: 访问Redis官网下载最新的Windows版本。
  2. 安装Redis: 解压下载的文件到指定目录。
  3. 运行Redis服务器: 打开命令行窗口并导航到Redis目录,运行以下命令:



redis-server.exe redis.windows.conf

Linux (使用Docker容器)

如果你更喜欢在Linux系统上使用Docker来安装Redis,步骤如下:

  1. 安装Docker: 在Linux上安装Docker,可以参考Docker官方文档。
  2. 运行Redis容器: 使用以下命令运行Redis容器:



docker run --name myredis -d redis

这将创建一个名为myredis的Docker容器,并运行Redis服务。

如果你需要将Redis端口映射到宿主机,可以使用以下命令:




docker run --name myredis -p 6379:6379 -d redis

这会将容器内部的6379端口映射到宿主机的6379端口上。

连接Redis

无论是在Windows还是Linux上,安装完成后,你可以使用redis-cli.exe工具在命令行中连接到Redis服务器。




redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379

在Docker容器中,你可以通过Docker命令进入容器内部进行操作:




docker exec -it myredis /bin/bash
redis-cli

以上步骤和命令提供了在Windows和Linux上安装和使用Redis的基本过程。

2024-09-02

读取一个百万条数据的文件并批量导入SQLite数据库的时间取决于多个因素,包括但不限于文件的大小、文件的类型、计算机的硬件性能、数据库的配置和SQLite的版本。

为了给出一个合理的估计,我们可以假设:

  1. 文件大小:100MB(假设每行大约1KB)
  2. 硬件性能:中等水平的台式机或笔记本电脑
  3. SQLite版本:最新稳定版
  4. 数据库配置:默认设置

基于这些假设,大致的时间估计如下:

  • 读取文件:100MB / 1KB/s = 100秒
  • 批量导入SQLite:取决于数据库的写入速度,通常会慢一些,假设是读取的1/10,则大约是10秒

总时间大约是110秒。

请注意,这些是假设性的估计,实际时间可能会根据上述因素的实际情况有所不同。为了得到更准确的结果,你应该在具体的硬件和实际环境中测试这些操作的实际耗时。

2024-09-02

PostgreSQL的文件结构包括:

  1. 数据目录:通常位于/var/lib/postgresql/版本号/main(Linux系统),包含数据库文件、日志文件、进程文件等。
  2. 数据库文件:以dbname命名,扩展名为.db
  3. 表文件:数据和索引存储于同一个文件中,通常以表名.data表名.index命名。
  4. WAL(Write-Ahead Logging)文件:存储用于恢复的记录,以timeline/segment命名。
  5. 进程文件:用于记录PostgreSQL服务的进程。
  6. 配置文件:通常名为postgresql.conf,用于配置数据库的基本行为。
  7. 日志文件:记录数据库操作,可能包括错误日志、查询日志等。

以下是一个简单的查询,用于查看PostgreSQL中所有的数据库名:




SELECT datname FROM pg_database;

这个查询会列出所有的数据库名,但前提是你已经连接到了一个数据库。如果你想要查看PostgreSQL的安装信息,可以使用以下命令:




psql --version

或者登录到PostgreSQL的命令行界面:




psql -U 用户名 -d 数据库名

然后执行上面的SQL命令来查看所有数据库名。

2024-09-02

在Spring Boot中实现短信验证码功能,你可以使用第三方服务如Twilio或阿里云短信服务,也可以自己实现发送短信的功能。以下是一个简单的例子,演示如何使用Spring Boot和Mockito模拟发送短信。

  1. 添加依赖到pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- 如果要使用Twilio,需要添加以下依赖 -->
<!-- <dependency>
    <groupId>com.twilio.sdk</groupId>
    <artifactId>twilio</artifactId>
    <version>7.17.0</version>
</dependency> -->
  1. 创建Controller:



import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
 
@RestController
public class SmsController {
 
    // 模拟发送短信的方法
    public void sendSmsMock(String mobile, String code) {
        // 实际项目中,这里会调用第三方短信服务API发送短信
        System.out.println("短信验证码已发送至手机号:" + mobile + ",验证码:" + code);
    }
 
    @PostMapping("/sendSms")
    public ResponseEntity<String> sendSms(@RequestParam String mobile, @RequestParam String code) {
        // 调用模拟的发送短信方法
        sendSmsMock(mobile, code);
        return ResponseEntity.ok("短信发送成功");
    }
}
  1. 创建Service:



public interface SmsService {
    void sendSms(String mobile, String code);
}



import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class SmsServiceImpl implements SmsService {
    @Override
    public void sendSms(String mobile, String code) {
        // 调用第三方服务API发送短信
        // 例如使用Twilio:
        // Twilio.init(ACCOUNT_SID, AUTH_TOKEN);
        // Verification verification = Verification.creator(
        //         Servlet.getServletContext(), 
        //         "sms", 
        //         new PhoneNumber(mobile)
        // ).setChannel("sms")
        //  .setLocale("en")
        //  .addPayload("code", code)
        //  .create();
        
        System.out.println("短信验证码已发送至手机号:" + mobile + ",验证码:" + code);
    }
}
  1. 配置发送短信的逻辑,例如在Controller中注入SmsService:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
 
@RestController
public class SmsController {
 
    private final SmsService smsService;
 
    @Autowired
    public SmsController(SmsService smsService) {
        this.smsService = smsService;
    }
 
    // 使用Service发送短信
    @PostMapping("/sendSms")
    public ResponseEntity<String> sendSms(@RequestParam String mobile, @RequestPar
2024-09-02

在Oracle数据库中,分区表和分区索引是将表或索引的数据分散存储到不同的分区中,以便于管理大型的数据集。

分区表:

分区表是一个分区数据库的基础,它将一个大的逻辑表分割成若干个小的分区,每个分区独立地存储在磁盘上的不同段中。

分区索引:

分区索引是基于分区表的索引,它也将索引分成多个分区,与分区表的分区对应。

分区类型:

  1. 范围分区(Range):基于表中列的值将数据映射到不同的分区。
  2. 列表分区(List):基于列的某个特定值进行分区。
  3. 哈希分区(Hash):通过对分区键的哈希值进行分区,用于数据均匀分布和数据分散。
  4. 组合分区(Composite):将范围分区与列表分区结合使用,可以同时满足这两种分区类型的需求。

分区表和索引的优势:

  • 提高查询性能:通过减少扫描的数据量,分区可以显著提高查询速度。
  • 数据管理:分区可以将数据分散到不同的磁盘上,提高了I/O的效率。
  • 数据维护:分区可以简化数据的备份和恢复操作。
  • 可伸缩性:分区可以在系统负载增加时方便地添加新的分区。

示例代码:




CREATE TABLE sales (
    sales_id NUMBER,
    product_id NUMBER,
    sale_date DATE
)
PARTITION BY RANGE (sale_date) (
    PARTITION sales_q1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-APR-2023', 'DD-MON-YYYY')),
    PARTITION sales_q2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JUL-2023', 'DD-MON-YYYY')),
    PARTITION sales_q3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-OCT-2023', 'DD-MON-YYYY')),
    PARTITION sales_q4 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JAN-2024', 'DD-MON-YYYY'))
);
 
CREATE INDEX sales_product_id_idx ON sales (product_id)
LOCAL
PARTITION BY LIST (product_id) (
    PARTITION prod_electronics VALUES (1),
    PARTITION prod_books VALUES (2),
    PARTITION prod_others VALUES (DEFAULT)
);

这个例子中,我们创建了一个按照销售日期范围分区的sales表,并为product\_id创建了一个本地分区索引,其中电子产品、图书和其他产品分别进入不同的分区。