2024-09-04

在Ubuntu 16.04上安装Xenomai 3.1,你需要遵循以下步骤:

  1. 更新系统包列表:



sudo apt-update
  1. 安装构建Xenomai所需的依赖项:



sudo apt-get install build-essential gcc-multilib g++-multilib git libncurses5-dev
  1. 获取Xenomai源码:



git clone https://github.com/xenomai/xenomai.git
  1. 检出Xenomai 3.1版本(如果需要):



cd xenomai
git checkout v3.1
  1. 配置Xenomai:



make menuconfig

在配置菜单中选择适合你的硬件和需求的选项。

  1. 编译Xenomai:



make all
  1. 安装Xenomai:



sudo make install
  1. 配置内核模块的安装路径:



sudo make modules_install
  1. 重新生成initramfs(如果你的系统使用initramfs):



sudo update-initramfs -u
  1. 重启你的系统。

请注意,这些步骤是基于通用安装指南。具体步骤可能会根据你的系统配置和Xenomai版本的不同而有所变化。如果在安装过程中遇到问题,请参考Xenomai的官方文档或者社区支持。

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# 导入Django内置的User模型
from django.contrib.auth.models import User
# 导入SimpleUI的ModelAdmin类
from simpleui.admin import ModelAdmin, site
 
# 定义User模型在SimpleUI中的配置
class UserConfig(ModelAdmin):
    # 定义在User列表页显示的字段
    list_display = ['username', 'email', 'first_name', 'last_name']
    # 定义在User详情页显示的字段
    fields = ['username', 'password', 'email', ('first_name', 'last_name'), 'is_active', 'is_staff']
    # 定义搜索框过滤字段
    search_fields = ['username', 'first_name', 'last_name', 'email']
    # 定义不显示在界面上的字段
    exclude = ['user_permissions', 'groups']
    # 定义User模型的编辑页面选项卡
    tabs = [
        {'title': 'Profile', 'fields': ['username', 'password']},
        {'title': 'Personal', 'fields': ['email', 'first_name', 'last_name']},
        {'title': 'Permissions', 'fields': ['is_active', 'is_staff', 'user_permissions', 'groups'], 'classes': ['collapse']}
    ]
 
# 将User模型注册到SimpleUI admin站点
site.register(User, UserConfig)

这段代码定义了如何优化Django内置的User模型在SimpleUI admin界面上的展示,包括定义字段的显示顺序、搜索功能以及编辑页面的选项卡组织。这样的优化可以提高用户的使用效率,并增加管理员的工作便捷性。

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import redis
 
# 假设已经有了一个Redis的连接对象
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 获取所有的key,并进行分析
def analyze_hot_keys(redis_client):
    keys = redis_client.scan_iter("*")
    hot_keys = {}
    for key in keys:
        key_type = redis_client.type(key).decode("utf-8")
        if key_type in ["string", "list", "set", "zset", "hash"]:
            hot_keys[key] = key_type
    return hot_keys
 
# 分析出热点key后,可以采取相应的措施进行优化
def handle_hot_keys(redis_client, hot_keys):
    for key, key_type in hot_keys.items():
        if key_type == "string":
            # 对于字符串,可以使用partial update等方式减少性能影响
            pass
        elif key_type == "list":
            # 对于列表,可以考虑使用lpush/rpush代替rpush/lpush
            pass
        elif key_type == "set":
            # 对于集合,可以考虑使用smembers/sismember代替其他集合命令
            pass
        elif key_type == "zset":
            # 对于有序集合,可以使用byscore查询代替range查询
            pass
        elif key_type == "hash":
            # 对于哈希,可以优化field的操作
            pass
 
# 调用函数进行分析和处理
hot_keys = analyze_hot_keys(redis_client)
handle_hot_keys(redis_client, hot_keys)

这个代码示例展示了如何通过Python和Redis的库来分析出热点key,并采取相应的措施进行优化。在实际应用中,可以根据具体的业务场景和需求来调整优化策略。

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由于原文提供的代码已经相对完整,我们可以直接以DPO为例来解释其中的关键部分。




class DPO(nn.Module):
    """Decentralized Q-function for DQN agents.
 
    The DPO module is a feedforward neural network that maps from state and
    action to Q-value.
 
    Attributes:
        state_dim (int): Dimension of states.
        action_dim (int): Dimension of actions.
        hidden_dim (int): Dimension of hidden layers in network.
        num_hidden_layers (int): Number of hidden layers in network.
        use_batch_norm (bool): Whether to use batch normalization or not.
        q_func_type (str): The type of the Q-function.
        activation (torch.nn.Module): Activation function.
    """
 
    def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim=256, num_hidden_layers=2,
                 use_batch_norm=True, q_func_type='mean', activation=torch.nn.ReLU):
        super(DPO, self).__init__()
 
        self.state_dim = state_dim
        self.action_dim = action_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.num_hidden_layers = num_hidden_layers
        self.use_batch_norm = use_batch_norm
        self.q_func_type = q_func_type
 
        if self.q_func_type == 'mean':
            self.q_func = MeanQFunction(state_dim=state_dim,
                                       action_dim=action_dim,
                                       hidden_dim=hidden_dim,
                                       num_hidden_layers=num_hidden_layers,
                                       use_batch_norm=use_batch_norm,
                                       activation=activation)
        elif self.q_func_type == 'qr':
            self.q_func = QRQFunction(state_dim=state_dim,
                                     action_dim=action_dim,
                                     hidden_dim=hidden_dim,
                                     num_hidden_layers=num_hidden_layers,
                                     use_batch_norm=use_batch_norm,
                                     activation=activation)
        else:
            raise ValueError('Invalid q_func_type: {}'.format(self.q_func_type))
 
    def forward(sel
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在Element UI中,Carousel组件用于创建轮播图。以下是使用Carousel组件创建走马灯笔记的基本示例:




<template>
  <el-carousel :interval="3000" height="150px" type="card">
    <el-carousel-item v-for="item in 4" :key="item">
      <h3>第{{ item }}个走马灯笔记</h3>
    </el-carousel-item>
  </el-carousel>
</template>
 
<script>
export default {
  name: 'NotesCarousel'
  // 其他选项...
};
</script>
 
<style>
/* 自定义样式 */
</style>

在这个例子中,el-carousel是轮播图组件,interval属性用于设置轮播的时间间隔,height属性用于设置轮播项的高度,type属性用于设置轮播的动画效果。el-carousel-item是轮播图中的每一个卡片项,使用v-for指令循环生成了4个卡片项。

这个组件可以用来展示用户的笔记,只需要将item替换为对应的笔记内容即可。你还可以添加更多的自定义样式和逻辑来满足具体的需求。

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import time
import redis
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 滑动窗口限流的实现
def is_action_allowed(key, max_count, duration):
    # 获取当前窗口的起始时间点
    window_start = int(time.time()) - (int(time.time()) % duration)
    
    # 计算窗口结束时间点
    window_end = window_start + duration
    
    # 计算当前窗口的key
    window_key = f"{key}:{window_start}-{window_end}"
    
    # 使用Redis的原子操作来限流
    with r.pipeline() as pipe:
        # 检查是否超出了限制
        pipe.exists(window_key)
        pipe.expire(window_key, duration + 1)  # 确保窗口有足够的生命周期
        # 增加计数
        pipe.incr(window_key)
        pipe.expire(window_key, duration + 1)  # 确保窗口有足够的生命周期
        # 检查当前计数是否超过限制
        pipe.pttl(window_key)
        
        # 执行管道中的命令
        _, _, current_count, ttl = pipe.execute()
        
        # 如果当前计数超过了限制,返回False
        if current_count and current_count > max_count:
            return False
        # 否则,返回True
        return True if ttl > 0 else False
 
# 使用示例
key = "rate_limit:action"
max_count = 10
duration = 60  # 窗口时长为60秒
 
# 模拟用户请求
for i in range(20):
    allowed = is_action_allowed(key, max_count, duration)
    print(f"Request {i}: {'Allowed' if allowed else 'Denied'}")
    time.sleep(3)  # 每3秒发送一个请求

这段代码使用Redis的原子操作来实现一个基于滑动窗口的限流器。它会检查是否超出了指定时间窗口内的请求限制,并相应地返回是否允许继续执行操作。

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@RequestMapping 是一个用来处理请求映射的注解,它可以用于类或方法上。用于类上,表示类中的所有响应请求的方法都是以该地址作为父路径;用于方法上,表示该方法响应的是以此注解的值为路径的请求。

解决方案1:




@Controller
@RequestMapping("/appointments")
public class AppointmentController {
 
    @RequestMapping(method = RequestMethod.GET)
    public String getAppointments() {
        // ... 处理获取预约的逻辑
        return "appointments";
    }
 
    @RequestMapping(value = "/new", method = RequestMethod.GET)
    public String newAppointment() {
        // ... 处理创建新预约的逻辑
        return "appointment_new";
    }
 
    @RequestMapping(method = RequestMethod.POST)
    public String createAppointment() {
        // ... 处理创建新预约的逻辑
        return "redirect:/appointments";
    }
}

在这个例子中,@Controller@RequestMapping("/appointments") 组合在一个类上,这意味着所有的请求映射都以 "/appointments" 作为父路径。

解决方案2:




@Controller
public class AppointmentController {
 
    @RequestMapping("/appointments")
    public String getAppointments() {
        // ... 处理获取预约的逻辑
        return "appointments";
    }
 
    @RequestMapping("/appointments/new")
    public String newAppointment() {
        // ... 处理创建新预约的逻辑
        return "appointment_new";
    }
 
    @RequestMapping(value = "/appointments", method = RequestMethod.POST)
    public String createAppointment() {
        // ... 处理创建新预约的逻辑
        return "redirect:/appointments";
    }
}

在这个例子中,每个方法的 @RequestMapping 都是独立的,每个方法的路径都是绝对路径,不以任何类级别的注解为前缀。

解决方案3:




@Controller
public class AppointmentController {
 
    @RequestMapping(value = "/appointments", method = RequestMethod.GET)
    public String getAppointments() {
        // ... 处理获取预约的逻辑
        return "appointments";
    }
 
    @RequestMapping(value = "/appointments/new", method = RequestMethod.GET)
    public String newAppointment() {
        // ... 处理创建新预约的逻辑
        return "appointment_new";
    }
 
    @RequestMapping(value = "/appointments", method = RequestMethod.POST)
    public String createAppointment() {
        // ... 处理创建新预约的逻辑
        return "redirect:/appointments";
    }
}

在这个例子中,每个方法的 @RequestMapping 都指定了请求的方法,这样做可以确保请求的方法与注解中指定的方法一致,否则会抛出异常。

解决方案4:




@Controller
public class AppointmentController {
 
    @RequestMapping(value = "/appointments", method = RequestMethod.GET)
    public String getAppointments(Model model) {
        List<Appointment> appointments = appointmentService.findAll();
        model.addAttribute("ap
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#include <iostream>
// 假设有一个Redis客户端库,以下是使用该库连接到Redis服务器的示例
#include "redis_client.h"
 
// 假设有一个人工智能库,以下是使用该库进行模型加载和预测的示例
#include "ai_model.h"
 
int main() {
    // 连接到Redis服务器
    RedisClient redisClient("localhost", 6379);
    if (!redisClient.connect()) {
        std::cerr << "无法连接到Redis服务器" << std::endl;
        return 1;
    }
 
    // 加载人工智能模型
    AIModel model("model_file.bin");
    if (!model.load()) {
        std::cerr << "无法加载人工智能模型" << std::endl;
        return 1;
    }
 
    // 执行一些操作,例如将模型状态保存到Redis
    redisClient.set("ai_model_state", model.getState());
 
    // 执行预测并将结果保存到Redis
    std::string prediction = model.predict("query");
    redisClient.set("prediction_result", prediction);
 
    return 0;
}

这个示例代码展示了如何在C++程序中集成Redis客户端和人工智能模型库,并展示了如何将它们用于特定的用途,例如保存和获取状态信息,以及执行预测并保存结果。这种整合在实际应用中是很常见的,例如在需要快速响应的在线服务中,可以利用Redis缓存模型状态和预测结果,以减少计算负担。

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import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.config.annotation.authentication.builders.AuthenticationManagerBuilder;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.WebSecurityConfigurerAdapter;
import org.springframework.security.core.userdetails.User;
import org.springframework.security.core.userdetails.UserDetailsService;
import org.springframework.security.provisioning.InMemoryUserDetailsManager;
import org.springframework.security.crypto.password.NoOpPasswordEncoder;
import org.springframework.security.crypto.password.PasswordEncoder;
 
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Bean
    public UserDetailsService myUserDetailsService() {
        InMemoryUserDetailsManager manager = new InMemoryUserDetailsManager();
        manager.createUser(User.withUsername("user").password("user").roles("USER").build());
        manager.createUser(User.withUsername("admin").password("admin").roles("USER", "ADMIN").build());
        return manager;
    }
 
    @Bean
    public PasswordEncoder passwordEncoder() {
        return NoOpPasswordEncoder.getInstance(); // 仅用于开发环境
    }
 
    @Override
    protected void configure(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
        auth.userDetailsService(myUserDetailsService()).passwordEncoder(passwordEncoder());
    }
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
                .antMatchers("/", "/home").permitAll()
                .antMatchers("/admin/**").hasRole("ADMIN")
                .antMatchers("/db/**").hasRole("DBA")
                .anyRequest().authenticated()
                .and()
            .formLogin()
                .loginPage("/login")
                .permitAll()
                .and()
            .logout()
                .permitAll();
    }
}

这段代码定义了一个名为SecurityConfig的配置类,继承自WebSecurityConfigurerAdapter。它创建了一个用户详情服务myUserDetailsService,并定义了两个用户:一个普通用户和一个管理员用户。同时,它提供了一个PasswordEncoder的Bean,用于密码编码,这里为了简化使用了不增强安全性的\`NoOpP

2024-09-04

在Spring Boot应用启动慢的问题上,可以通过以下步骤进行分析和优化:

  1. 检查日志:查看启动日志,找出耗时最长的步骤。
  2. 禁用不必要的初始化

    • 使用@Lazy注解来延迟加载bean。
    • 配置spring.main.lazy-initialization=true来启用懒加载。
  3. 减少自动装配的类

    • 使用@SpringBootApplication(exclude={DataSourceAutoConfiguration.class})来排除不需要的自动配置类。
  4. JVM参数优化

    • 根据服务器的内存和CPU资源调整JVM参数,例如-Xmx-Xms
  5. 排除不必要的依赖

    • 使用Maven或Gradle的依赖排除机制排除不需要的传递依赖。
  6. 使用Spring Boot的production profile

    • 设置spring.profiles.active=prod来启用生产环境配置,这可以禁用开发时的特性,比如devtools。
  7. 异步初始化

    • 使用@EnableAsync@Async注解来异步执行初始化任务。
  8. 优化配置文件加载

    • 使用Spring Profiles来分离不同环境的配置。
  9. 使用JVM的Flight Recorder或Java Mission Control来进行详细分析。
  10. 升级Spring Boot版本

    • 确保使用的是最新稳定版本的Spring Boot。

在优化时,应该结合实际的应用需求和性能监控工具进行具体的分析和调整。