由于篇幅所限，以下是一个简化的示例，展示如何在RHEL 8上安装和配置Oracle Database 23c（23ai）。

#!/bin/bash
 
# 设置Oracle软件源
cat > /etc/yum.repos.d/oracle-database-23c.repo <<EOF
[ol7_u8_base]
name=Oracle Linux \$releasever\$basearch - Base
baseurl=https://yum.oracle.com/repo/OracleLinux/OL8/appstream/x86_64/
gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-oracle
gpgcheck=1
enabled=1
 
[ol7_u8_optional]
name=Oracle Linux \$releasever\$basearch - Optional
baseurl=https://yum.oracle.com/repo/OracleLinux/OL8/optional/x86_64/
gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-oracle
gpgcheck=1
enabled=1
 
[ol7_u8_addons]
name=Oracle Linux \$releasever\$basearch - Addons
baseurl=https://yum.oracle.com/repo/OracleLinux/OL8/addons/x86_64/
gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-oracle
gpgcheck=1
enabled=1
 
[oracle-database-preinstall-23c]
name=Oracle Database 23c Preinstall
baseurl=https://yum.oracle.com/repo/OracleLinux/OL8/appstream/x86_64/
gpgkey=https://yum.oracle.com/RPM-GPG-KEY-oracle-ol7
gpgcheck=1
enabled=1
EOF
 
# 安装Oracle数据库软件
yum install -y oracle-database-ee-23c
 
# 配置Oracle环境变量
echo "export ORACLE_HOME=/opt/oracle/product/23c/dbhome_1" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=\$PATH:\$ORACLE_HOME/bin" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 
# 创建并配置Oracle实例
dbca -silent -createDatabase \
-templateName General_Purpose.dbc \
-gdbName testdb -createAsContainerDatabase false \
-sid testdb -responseFile NO_VALUE \
-characterSet AL32UTF8 \
-sysPassword password -systemPassword password \
-createSysDBA true -sysDBAPassword password
 
# 注：以上脚本中的密码需要替换为实际的密码，并且需要根据实际情况调整其他参数。

这个脚本展示了如何在RHEL 8上设置Oracle软件源，安装Oracle数据库软件，配置环境变量，并使用dbca创建一个新的数据库实例。在实际应用中，你需要根据自己的需求修改这个脚本。

在数据库查询优化中，有几个基本的原则和技巧可以提高查询的性能。以下是一些基本的SQL优化方法：

1. 使用索引：适当地在列上添加索引可以显著提高查询速度。
2. 选择合适的列：只选取需要的列，而不是使用SELECT *。
3. 使用WHERE子句过滤数据：只返回匹配WHERE子句条件的行。
4. 避免使用子查询：尽可能使用JOIN来合并表。
5. 使用合适的JOIN类型：例如，如果表之间是一对一的关系，使用INNER JOIN；如果需要包含左边表的所有行，使用LEFT JOIN。
6. 避免使用函数和计算：在WHERE子句中避免对列使用函数或进行复杂的计算。
7. 使用LIMIT来分页：限制返回的结果数量。
8. 优化GROUP BY和ORDER BY子句：确保它们的列有合适的索引。

示例代码：

-- 假设我们有一个名为users的表，我们想快速检索名字为'John'的用户。
 
-- 不好的实践：
SELECT * FROM users WHERE name = 'John';
 
-- 优化后的查询：
SELECT id, name, email FROM users WHERE name = 'John';
 
-- 假设我们有两个表：orders和customers，它们通过customer_id关联。
-- 使用索引优化JOIN操作：
SELECT o.order_id, o.order_date, c.customer_name
FROM orders o
INNER JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;

在实际应用中，每个查询的优化都需要根据实际情况进行分析。使用EXPLAIN语句可以帮助你理解数据库是如何执行你的查询，从而进行相应的优化。

在Ubuntu 22.04上搭建Samba服务以配置共享文件夹的步骤如下：

1. 安装Samba服务器：

sudo apt update
sudo apt install samba

2. 创建一个共享目录并设置权限（例如创建一个名为share的共享目录）：

mkdir /share
sudo chown nobody:nogroup /share
sudo chmod 0775 /share

3. 配置Samba共享设置。编辑Samba配置文件/etc/samba/smb.conf，在文件末尾添加以下内容：

[share]
   path = /share
   browseable = yes
   read only = no
   writable = yes
   guest ok = yes

4. 重启Samba服务以应用配置更改：

sudo systemctl restart smbd

5. 如果有防火墙正在运行，允许Samba通过防火墙：

sudo ufw allow samba

现在你应该能够从网络上的其他计算机访问你的Ubuntu共享文件夹了。在Windows中，你可以使用\\ubuntu-host-ip\share，在Linux中，你可以使用smbclient //ubuntu-host-ip/share进行访问。

db-to-sqlite是一个可以将数据库转换为SQLite数据库的工具。以下是一个使用该工具的Python代码示例：

from db_to_sqlite import DBToSQLite
 
# 创建DBToSQLite实例，指定数据库类型和连接字符串
db_to_sqlite = DBToSQLite(db_type='mysql', connection_string='mysql://user:password@localhost/database')
 
# 转换数据库结构到SQLite
db_to_sqlite.convert_schema()
 
# 转换数据库数据到SQLite
db_to_sqlite.convert_data()
 
# 保存SQLite数据库到文件
db_to_sqlite.save_sqlite('output.sqlite')

这段代码展示了如何使用db-to-sqlite库来转换一个MySQL数据库到SQLite格式，并将转换后的SQLite数据库保存到文件。需要注意的是，该代码假定您已经安装了db-to-sqlite库。如果未安装，可以通过pip进行安装：

pip install db-to-sqlite

在Spring Cloud中使用Nacos作为配置中心，可以通过以下步骤实现动态配置：

1. 引入Nacos客户端依赖：

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>

2. 在bootstrap.properties或bootstrap.yml中配置Nacos服务器地址和应用名：

spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.application.name=my-application

3. 在应用中使用@Value注解或@ConfigurationProperties注解来注入配置：

@Value("${my.config}")
private String myConfig;
 
// 或者
@ConfigurationProperties(prefix = "my")
@Data
public class MyConfigProperties {
    private String config;
}

4. 在Nacos控制台配置对应的配置数据，并设置好配置的监听，当配置发生变化时，应用会自动更新配置。
5. 如果需要在代码中动态刷新配置，可以使用RefreshScope注解：

@RefreshScope
@RestController
public class ConfigController {
 
    @Value("${my.config}")
    private String myConfig;
 
    @GetMapping("/config")
    public String getConfig() {
        return myConfig;
    }
}

当配置发生变化时，你可以调用Nacos的Open API或使用Nacos控制台的按钮触发配置的更新，应用会接收到配置的变化，并自动更新配置。

import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.ResourceHandlerRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurationSupport;
 
@Configuration
public class WebConfig extends WebMvcConfigurationSupport {
 
    @Override
    protected void addResourceHandlers(ResourceHandlerRegistry registry) {
        registry.addResourceHandler("/**")
                .addResourceLocations("classpath:/static/")
                .addResourceLocations("classpath:/public/")
                .addResourceLocations("classpath:/resources/");
 
        // 如果你需要添加对其他目录的支持，可以继续添加 .addResourceLocations 方法
        // 例如添加对 /my_static/** 的支持
        // registry.addResourceHandler("/my_static/**")
        //        .addResourceLocations("file:./my_static/");
 
        super.addResourceHandlers(registry);
    }
}

这段代码定义了一个配置类 WebConfig，它扩展了 WebMvcConfigurationSupport 并覆盖了 addResourceHandlers 方法。这个方法用于添加资源处理器，以便 Spring Boot 应用能够正确地处理静态资源。这里使用了三个常用的静态资源目录：classpath:/static/, classpath:/public/ 和 classpath:/resources/，并且调用了 super.addResourceHandlers(registry) 以确保其他的资源处理器仍然有效。这样做可以避免使用 WebMvcConfigurationSupport 带来的问题，如 Spring Boot 自动配置失效。

在使用Sa-Token进行短信登录、注册以及鉴权时，可以结合Redis来存储短信验证码以及用户会话信息，以下是一个简化的示例代码：

首先，需要添加Sa-Token和Redis的依赖：

<!-- Sa-Token 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>cn.dev33</groupId>
    <artifactId>sa-token-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
<!-- Redis 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

然后配置Sa-Token与Redis的集成：

@Configuration
public class SaTokenConfig {
    @Bean
    public SaTokenAction saTokenAction() {
        return new SaTokenActionRedis(); // 使用Redis作为存储方式
    }
}

接下来，实现短信登录和注册的接口：

@RestController
public class MessageController {
 
    // 发送短信验证码接口
    @PostMapping("/send-message")
    public Response sendMessage(@RequestParam("phone") String phone) {
        // 生成验证码并保存至Redis
        String code = RandomUtil.randomNumbers(6);
        SaTokenRedisUtil.set(SaTokenRedisKeyBuild.smsCodeKey(phone), code, 1000 * 60 * 5); // 有效期5分钟
 
        // 模拟发送短信操作
        // sendSms(phone, code);
        return Response.success("短信发送成功");
    }
 
    // 短信登录接口
    @PostMapping("/sms-login")
    public Response smsLogin(@RequestParam("phone") String phone, @RequestParam("code") String code) {
        // 从Redis获取验证码并校验
        String cacheCode = SaTokenRedisUtil.get(SaTokenRedisKeyBuild.smsCodeKey(phone));
        if (!code.equals(cacheCode)) {
            return Response.error("验证码错误");
        }
 
        // 登录成功，创建会话
        StpUtil.login(phone); // 更多StpUtil方法参考Sa-Token官方文档
        return Response.success("登录成功");
    }
 
    // 短信注册接口
    @PostMapping("/sms-register")
    public Response smsRegister(@RequestParam("phone") String phone, @RequestParam("code") String code) {
        // 验证码校验同登录接口
        // ...
 
        // 注册用户
        int userId = StpUtil.getLoginIdAsInt(); // 假设用户ID是自增的，实际应用中需要根据业务逻辑生成
        // 保存用户信息至数据库等操作
        // saveUser(userId, phone);
 
        return Response.success("注册成功");
    }
}

以上代码提供了短信验证码的发送、登录和注册接口，并使用Redis来存储验证码和会话信息。在实际应用中，你需要根据自己的业务逻辑来扩展这些接口，比如集成短信服务提供商的API，处理用户信息的存储等。

报错解释：

这个错误通常表明你正在尝试在CUDA设备上反序列化（deserializing）一个PyTorch对象，但是遇到了问题。这可能是因为你正在尝试在一个CUDA设备上加载一个在CPU上训练的模型或者是因为序列化的数据不完整或损坏。

解决方法：

1. 确保你在加载模型之前，CUDA是可用的。你可以通过运行torch.cuda.is_available()来检查CUDA是否可用。
2. 如果你正在尝试加载的模型是在CPU上训练的，确保在加载模型时不要使用.to(device)这样的调用，这会尝试移动模型到CUDA设备上。
3. 如果你正在尝试加载的模型是在不同版本的PyTorch或CUDA之间保存的，确保你的环境与模型保存时的环境兼容。
4. 如果你正在使用某种形式的检查点（checkpoint）或者序列化保存，确保保存模型的代码和加载模型的代码是一致的。
5. 如果你正在尝试从一个损坏的文件中加载模型，尝试修复或者重新下载文件。
6. 如果你正在使用分布式训练或多GPU训练，确保正确地设置了设备（devices）和通信。

如果以上步骤无法解决问题，可能需要更详细地调查错误发生的上下文，检查完整的错误堆栈信息，以及检查模型的保存和加载代码。

在使用 Element UI 的 el-autocomplete 组件时，如果想要在没有匹配数据时通过 CSS 修改样式来显示“无匹配数据”的提示，可以通过监听 el-autocomplete 的 clear 事件来动态改变提示信息的显示。

以下是一个简单的示例：

首先，在模板中添加 el-autocomplete 组件和一个用于显示“无匹配数据”的元素：

<template>
  <el-autocomplete
    v-model="state.search"
    :fetch-suggestions="querySearch"
    placeholder="请输入内容"
    @clear="handleClear"
  ></el-autocomplete>
  <div id="no-data-tip" :style="{ display: state.noDataTipDisplay }">无匹配数据</div>
</template>

然后，在 script 中添加对应的逻辑：

<script>
import { reactive, toRefs } from 'vue';
 
export default {
  setup() {
    const state = reactive({
      search: '',
      noDataTipDisplay: 'none',
    });
 
    const querySearch = (queryString, cb) => {
      // 模拟请求数据
      setTimeout(() => {
        cb([]); // 返回空数组模拟没有匹配的数据
      }, 100);
    };
 
    const handleClear = () => {
      state.noDataTipDisplay = 'block';
    };
 
    return { ...toRefs(state), querySearch, handleClear };
  },
};
</script>

最后，添加一些 CSS 样式来美化提示信息：

<style>
#no-data-tip {
  display: none;
  color: #909399;
  padding: 5px;
}
</style>

在这个示例中，当用户清除 el-autocomplete 中的输入时，handleClear 方法会被触发，它将 state.noDataTipDisplay 设置为 'block'，这样提示信息就会显示出来。通过监听 el-autocomplete 的 clear 事件，我们可以在用户清除输入时更改提示信息的显示状态。

/* 示例代码：Redis过期键删除策略和内存淘汰策略 */
#include "redis.h"
 
void activeExpireCycle(redisDb *db, unsigned int max_loops) {
    // 迭代数据库，处理过期键
    dictEntry *de;
    int timelimit_exit = 0;
    long long start_cycle, now;
    unsigned int i, expired, num, visited;
 
    start_cycle = mstime();
    now = start_cycle;
    expired = 0;
    visited = 0;
    if (max_loops <= 0) max_loops = 1000000;
 
    for (i = 0; i < db->dict->size && max_loops--; i++) {
        // 遍历数据库中的所有键
        de = dictGetRandomKey(db->dict);
        if (de == NULL) break; /* 如果已经遍历完所有键，则退出 */
 
        // 检查键是否过期
        if (activeExpireCycleTryExpire(db,de,now)) expired++;
        if (i == 0 && mstime()-start_cycle > 1000) timelimit_exit = 1;
        visited++;
    }
 
    /* 如果达到时间限制，则下次继续从此处开始 */
    if (timelimit_exit) {
        db->active_expire_cycle = dictGetKey(de);
        return;
    }
    /* 如果没有可过期的键，则清除active_expire_cycle标志 */
    if (!expired) db->active_expire_cycle = NULL;
 
    /* 计算平均迭代次数 */
    if (visited) server.stat_expired_stale_perc = (float)expired/visited;
}
 
/* 尝试过期键 */
int activeExpireCycleTryExpire(redisDb *db, dictEntry *de, long long now) {
    int retval;
    robj *key, *val;
 
    // 获取键值对
    key = dictGetKey(de);
    val = dictGetVal(de);
 
    // 检查键是否过期
    retval = 0;
    if (val->lru <= LRU_CLOCK()) {
        retval = expireIfNeeded(db,key,val);
    }
    return retval;
}
 
/* 主动过期键 */
int expireIfNeeded(redisDb *db, robj *key, robj *val) {
    mstime_t when = val->lru - LRU_CLOCK();
 
    // 如果键已经过期，执行过期删除
    if (when <= 0) {
        propagateExpire(db,key,val);
        return dbDelete(db,key);
    }
    return 0;
}
 
/* 传播过期 */
void propagateExpire(redisDb *db, robj *key, robj *val) {
    // 发布过期事件
    redisAssertWithInfo(NULL,key,db->id == 0 && val->type == REDIS_STRING);
    redisExpire(NULL,db,key->ptr);
}
 
/* 内存淘汰策略 */
int activeExpireCycleTryAOFAndRefresh(redisDb *db, dictEntry *de, long long now, int *expired, int *freq) {
    robj *key, *val;
 
    // 获取键值对
    key = dictGetKey(de);
    val = dictGetVal(de);
 
    // 尝试根据键值对执行AOF日志同步
    if (val->type == REDIS_STRING && val->refcount == 1 &&
        /* 假设条件 */
        (now - val->lru) > 120 * REDIS_AUTOSAVE_INTERVAL)
    {
        // 执行AOF日志同步
        sds aof_