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2024-09-06

在Oracle和达梦数据库中，序列（Sequence）是一种用于生成数据库中唯一数字序列的数据库对象。序列通常用于自动生成主键值。

以下是创建序列、查询序列当前值和序列下一个值以及使用序列生成主键的基本示例：

Oracle数据库:




-- 创建序列
CREATE SEQUENCE seq_name
START WITH 1
INCREMENT BY 1
NOMAXVALUE;
 
-- 查询序列的当前值（CURRVAL）
SELECT seq_name.CURRVAL FROM dual;
 
-- 查询序列的下一个值（NEXTVAL）
SELECT seq_name.NEXTVAL FROM dual;
 
-- 使用序列生成主键
INSERT INTO table_name (id, column2, column3, ...)
VALUES (seq_name.NEXTVAL, value2, value3, ...);

达梦数据库:




-- 创建序列
CREATE SEQUENCE seq_name
START WITH 1
INCREMENT BY 1
NOMAX;
 
-- 查询序列的当前值（CURRVAL）
SELECT CURRVAL(seq_name);
 
-- 查询序列的下一个值（NEXTVAL）
SELECT NEXTVAL(seq_name);
 
-- 使用序列生成主键
INSERT INTO table_name (id, column2, column3, ...)
VALUES (seq_name.NEXTVAL, value2, value3, ...);

请注意，在查询序列的当前值之前，必须先查询序列的下一个值，因为序列的初始值是NULL，直到第一次调用NEXTVAL才会生成一个值，此后CURRVAL才有意义。此外，在同一个会话中，CURRVAL和NEXTVAL必须在同一个序列上连续使用，不能在两次查询之间调用其他序列的NEXTVAL或者CURRVAL。

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SQLite下一代查询规划器

System

2024-09-06

所有,数据库

SQLite的下一代查询处理器是SQLite的一个研发项目，它的目标是提供一个更现代、更高效的查询处理引擎，以取代现有的查询处理器（称为“查询 VM”）。

尽管SQLite的下一代查询处理器还在开发中，但是已经有一些可用的代码和实现。这里提供一个简化的示例，展示如何在SQLite中使用下一代查询处理器的一部分功能。

假设你已经有了下一代查询处理器的代码，并且已经集成到了SQLite中。下面是一个简单的SQL查询示例，使用了这个新的查询处理器：




-- 假设我们有一个名为users的表，它有id和name两个字段
-- 使用下一代查询处理器执行简单的查询
SELECT id, name FROM users WHERE id = 1;

请注意，由于下一代查询处理器还在开发中，上述代码可能不会在SQLite的未来发布版本中立即可用。它仅用于演示如何在未来的SQLite版本中可能使用这种查询处理器。开发者应该密切关注SQLite的官方发布信息，以获取有关此项目的最新进展。

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基于docker部署spring cloud微服务项目，实操版本

System

2024-09-06

所有,java

以下是一个基于Docker部署Spring Cloud微服务项目的简化示例。

创建一个Dockerfile用于构建微服务的Docker镜像：




FROM openjdk:11-jre-slim
ARG JAR_FILE=target/*.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]

在微服务项目的根目录创建docker-compose.yml文件，用于定义服务的网络和依赖：




version: '3.8'
services:
  eureka-server:
    build:
      context: ./eureka-server
      dockerfile: Dockerfile
    ports:
      - "8761:8761"
    networks:
      - net-spring-cloud
 
  service-provider:
    build:
      context: ./service-provider
      dockerfile: Dockerfile
    ports:
      - "8081:8081"
    networks:
      - net-spring-cloud
    depends_on:
      - eureka-server
 
  service-consumer:
    build:
      context: ./service-consumer
      dockerfile: Dockerfile
    ports:
      - "8082:8082"
    networks:
      - net-spring-cloud
    depends_on:
      - eureka-server
 
networks:
  net-spring-cloud:
    driver: bridge

在每个微服务模块的根目录中，都需要有一个Dockerfile和一个target/目录（假设你使用Maven进行构建），这样Docker才能从中复制JAR文件。
在所有服务的Dockerfile相同的目录下，执行以下命令来构建和启动你的微服务：




docker-compose up --build

这个命令将会根据docker-compose.yml文件的定义来构建和启动所有的服务，每个服务将运行在独立的Docker容器中。

确保你的Spring Cloud微服务项目结构和配置适用于Docker和Docker Compose。这个示例假设你有一个Eureka Server、一个Service Provider和一个Service Consumer。每个服务都有自己的Dockerfile和docker-compose.yml文件。

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使用llama.cpp启动GPU模型计算

System

2024-09-06

所有,AIGC

要使用llama.cpp启动GPU模型计算，首先需要确保你有一个可以运行的llama.cpp代码。这个文件通常不是直接可用的，它可能是一个示例或者一部分更大项目的一部分。

假设你已经有了llama.cpp文件，以下是一个简单的指导如何编译和运行它。

确保你有一个支持CUDA的NVIDIA GPU，并且安装了CUDA Toolkit。
安装llama.cpp依赖的其他库，比如CMake和OpenBLAS。
下载llama.cpp源代码，并且创建一个构建目录。
在构建目录中运行CMake来配置项目，并且生成构建文件。
使用构建系统编译项目，生成可执行文件。
运行生成的可执行文件，并且确保传入正确的参数来启动GPU模型计算。

以下是一个可能的编译和运行llama.cpp的示例流程：




# 安装CMake和OpenBLAS
sudo apt-get install cmake openblas-dev
 
# 克隆llama.cpp仓库
git clone https://github.com/hughperkins/llama.cpp.git
cd llama.cpp
 
# 创建构建目录
mkdir build && cd build
 
# 运行CMake来配置项目
cmake ..
 
# 编译项目
make
 
# 运行llama.cpp，需要传入适当的参数
./llama ../path/to/model/params ../path/to/input/text

请注意，这只是一个示例流程，具体的编译和运行步骤可能会根据你的操作系统和llama.cpp项目的具体情况有所不同。你需要查看llama.cpp的官方文档或者源代码来获取正确的参数和运行方式。

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Python操作redis系列--哈希(hash)--增查删改

System

2024-09-06

所有,redis




import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 操作Redis哈希表
hash_key = 'user:1'
field1 = 'name'
value1 = 'Alice'
field2 = 'age'
value2 = 25
 
# 增加或修改哈希表中的字段
r.hset(hash_key, field1, value1)
r.hset(hash_key, field2, value2)
 
# 查询哈希表中的字段
name = r.hget(hash_key, field1)
age = r.hget(hash_key, field2)
print(f"Name: {name.decode('utf-8')}, Age: {age.decode('utf-8')}")
 
# 删除哈希表中的字段
r.hdel(hash_key, field1)
 
# 修改哈希表中的字段值
r.hset(hash_key, field1, 'Bob')
 
# 查看哈希表的所有字段和值
user_info = r.hgetall(hash_key)
print(user_info)

这段代码演示了如何使用Python的redis模块来操作Redis中的哈希表。首先，我们连接到Redis服务器，然后通过hset方法添加或修改哈希表中的字段，使用hget查询字段的值，使用hdel删除字段，并使用hset重新设置字段值。最后，我们使用hgetall获取哈希表中的所有字段和值。

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llama-index调用qwen大模型实现RAG

System

2024-09-06

所有,AIGC

RAG是指关系抽取（Relation Extraction）、属性抽取（Attribute Extraction）和关系分类（Relation Classification）。这是信息抽取的三个主要任务，用于从文本中抽取结构化知识。

在使用llama-index调用qwen大模型实现RAG时，你需要首先安装llama-index库，并确保你有一个可以访问的qwen大模型。以下是一个简单的代码示例，展示如何使用llama-index进行RAG：




from llama_index import QwenClient
 
# 初始化QwenClient
client = QwenClient(
    model_id="qwen-large-v2",  # 使用qwen大模型
    host="http://localhost:8000"  # 假设你的Qwen服务运行在本地的8000端口
)
 
# 示例文本
text = "《三体》是刘慈欣的科幻小说三体宇宙三部曲的首部，也是中国现代科幻小说的开创作品。"
 
# 关系抽取
relations = client.extract_relations(text)
print("关系抽取结果:", relations)
 
# 属性抽取
attributes = client.extract_attributes(text)
print("属性抽取结果:", attributes)
 
# 关系分类
classifications = client.classify_relations(text)
print("关系分类结果:", classifications)

请注意，上述代码假定Qwen服务已在本地运行，并监听8000端口。实际使用时，你需要根据你的Qwen服务部署情况调整host参数。此外，你可能需要根据你的模型和数据实际情况调整提取的结果处理方式。

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非关系数据库-深入理解文档型数据库MongoDB

System

2024-09-06

所有,数据库

MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其数据模式使用类似JSON的文档来表示。在MongoDB中，数据是以BSON（Binary JSON）格式存储的，BSON是一种类似JSON的二进制格式，并且设计用于兼容性和高效性。

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用pymongo库来连接MongoDB数据库并进行简单的文档操作：




from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
 
# 选择数据库
db = client['mydatabase']
 
# 选择集合（类似于SQL中的表）
collection = db['mycollection']
 
# 插入文档
collection.insert_one({'name': 'Alice', 'age': 25, 'address': '123 Fake St'})
 
# 查询文档
document = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(document)
 
# 更新文档
collection.update_one({'name': 'Alice'}, {'$set': {'age': 30}})
 
# 删除文档
collection.delete_one({'name': 'Alice'})
 
# 关闭连接
client.close()

在这个例子中，我们首先导入了MongoClient类，用于连接MongoDB。然后，我们创建了一个MongoClient实例来连接本地运行的MongoDB实例。接着，我们选择了一个数据库和一个集合，并进行了插入、查询、更新和删除操作。最后，我们关闭了数据库连接。这个示例提供了一个基本的视角，展示了如何在Python中与MongoDB交互。

System

2024-09-06

所有,数据库

报错信息不完整，但从提供的部分来看，这是一个与PostgreSQL数据库连接相关的错误。错误信息 "FATAL: no" 通常后面会跟上具体的错误描述，比如 "FATAL: no pg\_hba.conf entry for host" 表示客户端没有在pg\_hba.conf文件中配置允许的连接权限。

解决办法：

确认PostgreSQL服务正在运行。
检查PostgreSQL的配置文件pg\_hba.conf，确保客户端IP有权限连接到数据库服务器。
如果是从QGIS连接，确保QGIS使用的连接字符串正确，包括主机名、端口、数据库名、用户名和密码。
确认网络连接没有问题，比如防火墙设置是否允许连接到数据库服务器的端口（默认是5432）。
如果错误信息后面有更完整的描述，请根据具体的错误信息进行针对性的解决。

如果能提供完整的错误信息，可能会有更具体的解决方案。

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Laravel 部署：Ubuntu 安装 PHP

System

2024-09-06

所有,php

在Ubuntu系统上安装PHP环境，可以使用以下命令：




sudo apt update
sudo apt install php

这将安装PHP的最基本版本。如果你需要更多的PHP模块，可以通过apt搜索和安装。例如，安装php-mysql模块来使PHP支持MySQL：




sudo apt install php-mysql

确保在安装完PHP之后，重启你的web服务器，例如Apache或Nginx：




sudo systemctl restart apache2  # 如果你使用的是Apache
sudo systemctl restart nginx   # 如果你使用的是Nginx

如果你正在使用Laravel框架，你可能还需要安装其他的PHP扩展和依赖项。可以通过以下命令安装：




sudo apt install php-cli php-mbstring php-curl php-xml php-zip php-gd php-mysql

这将安装常用的PHP扩展。

最后，确保你的Laravel应用程序的.env文件中的配置与你的服务器设置相匹配，并且运行以下命令为Laravel安装依赖：




composer install

完成以上步骤后，你的Ubuntu服务器应该能够运行Laravel应用程序。

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Redis系列之Redis Sentinel

System

2024-09-06

所有,redis

Redis Sentinel是Redis官方提供的一个高可用解决方案，它用于解决Redis单点故障的问题。Sentinel通过管理多个Redis服务实例，能够自动发现故障，进行故障转移，并通知应用程序。

以下是一个简单的Redis Sentinel配置实例：




# sentinel.conf
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

解释：

sentinel monitor mymaster: 这行指定Sentinel监控的Redis主服务器，其中mymaster是主服务器的名字，可以自定义。
127.0.0.1 6379: 主服务器的IP地址和端口号。
2: 最少有2个Sentinel同意认为主服务器宕机时，才进行故障转移。
sentinel down-after-milliseconds: 如果服务器在指定的毫秒数内没有响应，则认为它是主观下线。
sentinel parallel-syncs: 在故障转移期间，可以有几个从服务器同时进行同步。
sentinel failover-timeout: 故障转移超时时间。

启动Redis Sentinel：




redis-sentinel /path/to/sentinel.conf

这个例子展示了如何配置一个基本的Redis Sentinel，用于监控一个名为mymaster的Redis主服务器实例。当主服务器不可达时，Sentinel会开始一个故障转移过程，将一个从服务器提升为新的主服务器，并重新配置其他从服务器复制新的主服务器。

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