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2024-09-04

报错信息："ERROR org.springframework.boot.SpringApplication - Application run failed" 表示Spring Boot应用程序在启动时遇到了错误，无法正常运行。

解决方法：

查看错误日志：报错信息后面通常会有更具体的错误描述，例如异常堆栈信息。检查控制台输出或日志文件以获取详细错误信息。
检查配置文件：确保application.properties或application.yml中的配置正确，没有语法错误。
依赖检查：确保pom.xml（Maven）或build.gradle（Gradle）中的Spring Boot依赖是最新的或正确的。
环境问题：检查JDK版本是否与Spring Boot版本兼容，并确保所需的环境变量（如数据库连接信息等）已正确配置。
主要配置类检查：确保你的主要配置类（通常标有@SpringBootApplication注解）没有错误。
自动配置问题：如果你使用了@EnableAutoConfiguration注解，确保没有与Spring Boot自动配置冲突的配置。
环境问题：如果错误与特定环境（如数据库连接、外部服务API等）有关，请确保这些服务可用并且配置正确。
测试：创建一个最小化的应用程序实例，确保它可以在没有外部依赖和配置要求的情况下运行。

如果以上步骤不能解决问题，可以在Stack Overflow等社区搜索错误信息或者提问以获得更具体的帮助。

2024-09-04

所有,数据库

报错问题较多，我将尽可能提供解决方案。

NVIDIA驱动安装时的各种报错：
- 如果是使用apt安装时出现问题，可以尝试清理缓存后重新安装：
```
sudo apt-purge nvidia*
sudo apt autoremove
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-xxx（xxx为你想安装的版本）
```
- 如果是手动安装.run文件出错，可以尝试以下命令：
```
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run --uninstall
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run
```
- 如果是安装过程中出现黑屏，可能是因为显卡驱动与内核不兼容，可以尝试安装旧版本的驱动或者更换内核。
nvidia-smi各种报错：
- 如果是NVIDIA-SMI has failed because ...错误，可能是因为驱动未正确安装或者与当前系统不兼容。可以尝试重新安装驱动。
- 如果是权限问题，可以尝试使用sudo运行nvidia-smi。
Ubuntu安装NVIDIA驱动后出现黑屏：
- 可能是因为安装的驱动与内核不兼容，可以尝试安装旧版本的驱动或者更换内核。
问题(NVIDIA-SMI has failed because ...)：
- 这个问题通常是因为NVIDIA的系统管理接口（nvidia-smi）无法正确运行。可能的原因包括驱动未正确安装、驱动版本与内核不兼容、权限问题等。

请根据实际情况选择合适的解决方案。如果问题依然存在，请提供更详细的错误信息以便进一步分析。

Spring Boot 使用 Spring AI 构建知识库服务

2024-09-04




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import ai.spring.modellift.ModelLiftService;
import ai.spring.modellift.ModelLiftServiceFactory;
 
@Service
public class KnowledgeBaseService {
 
    @Autowired
    private ModelLiftServiceFactory modelLiftServiceFactory;
 
    public ModelLiftService<String> knowledgeBaseService;
 
    public KnowledgeBaseService() {
        // 初始化知识库服务
        knowledgeBaseService = modelLiftServiceFactory.createStringService("knowledgeBaseService");
    }
 
    public String getAnswer(String query) {
        // 使用知识库服务来获取答案
        return knowledgeBaseService.predict(query);
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用中使用ModelLiftServiceFactory来创建一个ModelLiftService实例，并且提供了一个简单的getAnswer方法来演示如何使用该服务。在实际的应用中，query可能是用户的提问，而predict方法可能会调用一个更复杂的模型来生成一个问答。

2024-09-04

报错信息提示为：“Failed to fetch. Possible CORS (Cross-Origin Resource Sharing) issues.” 这通常意味着前端在尝试从不同的源（域名、协议或端口）获取资源时遇到了跨源资源共享（CORS）的问题。

解释：

CORS是一种安全机制，防止非同源的域进行资源交互。当一个页面的JavaScript尝试请求另一个域的资源时，如果服务器没有明确允许，浏览器会阻止这种请求。

解决方法：

在Spring Cloud的后端服务中，可以通过添加一个过滤器来处理CORS预检请求，示例代码如下：




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.CorsRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
 
@Configuration
public class CorsConfig {
 
    @Bean
    public WebMvcConfigurer corsConfigurer() {
        return new WebMvcConfigurer() {
            @Override
            public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
                registry.addMapping("/**")
                        .allowedOrigins("*") // 允许所有域，也可以指定特定域
                        .allowedMethods("GET", "POST", "PUT", "DELETE")
                        .allowedHeaders("*")
                        .allowCredentials(true);
            }
        };
    }
}

如果你使用Spring Cloud Gateway作为API网关，可以在路由配置中添加相应的CORS全局配置：




@Bean
public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
    return builder.routes()
            .route("cors", r -> r.path("/api/**")
                    .filters(f -> f.addResponseHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*"))
                    .uri("http://backend-service"))
            .build();
}

如果是使用Spring Security，确保CORS配置在Security配置之前。
对于Swagger的请求错误，确保Swagger UI能够正确加载，并且不是因为其他配置问题导致的错误。

确保在实施以上解决方案时，考虑安全风险，不要过度使用allowedOrigins("*")，因为这会使您的应用容易受到跨站点请求伪造（CSRF）攻击。

2024-09-04

报错解释：

这个错误表明Spring Cloud应用在尝试请求Nacos服务注册中心时失败了，原因是在所有的Nacos服务器上都无法完成请求。

解决方法：

检查Nacos服务是否正在运行，并且网络连接没有问题。
确认Nacos服务的端口是否正确，并且没有被防火墙或网络配置阻止。
查看Nacos服务的日志，检查是否有更详细的错误信息。
确认Spring Cloud应用配置的Nacos地址是否正确，包括服务地址和端口。
如果使用了Docker或Kubernetes，确保服务发现的配置正确，并且容器或Pod之间的网络通信没有问题。
如果问题依旧存在，可以尝试重启Nacos服务和Spring Cloud应用，有时候这能解决一些临时性的网络问题。

2024-09-04

所有,数据库




-- 创建一个向量化的表
CREATE TABLE vector_table (
    id NUMBER,
    feature VECTOR,
    CONSTRAINT vector_table_pk PRIMARY KEY (id)
);
 
-- 插入数据，向量数据通常是通过外部程序生成的，这里直接用随机向量代替
INSERT INTO vector_table (id, feature) VALUES (1, RP_VECTOR_GENERATE_RANDOM(10));
INSERT INTO vector_table (id, feature) VALUES (2, RP_VECTOR_GENERATE_RANDOM(10));
INSERT INTO vector_table (id, feature) VALUES (3, RP_VECTOR_GENERATE_RANDOM(10));
 
-- 计算两个向量的相似度
SELECT id, feature, RP_VECTOR_SIMILARITY(feature, :input_vector) AS similarity
FROM vector_table
ORDER BY similarity DESC;

这个例子展示了如何在Oracle数据库中使用AI Vector Search功能。首先，创建一个包含向量列的表，然后插入一些随机生成的向量数据。最后，演示了如何查询表并计算每个向量和给定输入向量的相似度，相似度高的排在前面。在实际应用中，输入向量应该是外部应用程序生成的，而不是直接硬编码在SQL查询中。

ORA-01034: ORACLE not available？一文解决

2024-09-04

所有,数据库

报错解释：

ORA-01034错误表示Oracle实例没有启动或者没有准备好接受连接。这通常发生在尝试连接到数据库时，但Oracle数据库服务没有运行或者没有正确初始化。

解决方法：

检查Oracle服务是否运行。在Windows上，可以在服务管理器中查看Oracle服务状态。在Linux上，可以使用命令如ps -ef | grep ora_来检查相关的Oracle进程是否存在。
如果服务没有运行，尝试启动Oracle服务。在Windows上，可以使用services.msc来启动服务，或者使用命令行工具net start OracleService<你的数据库名称>。在Linux上，可以使用systemctl start oracle-xe或者相应的服务名称来启动Oracle服务。
如果服务已经运行，检查Oracle监听器是否运行。可以使用lsnrctl status来查看监听器的状态。如果监听器没有运行，使用lsnrctl start来启动监听器。
确认Oracle实例已经打开。可以通过SQL*Plus或其他Oracle客户端工具尝试连接到数据库，并使用startup命令来打开实例。
如果Oracle实例无法正常启动，检查Oracle的alert log（警告日志）和trace files（跟踪文件）来获取更多错误信息，并根据日志中的错误提示进行故障排除。
确保数据库没有被意外关闭，如果是意外关闭的，可以尝试使用startup命令来正常启动数据库。
如果问题依旧存在，可能需要联系数据库管理员或者Oracle支持寻求帮助。

Spring AI：简化 Java 与大型语言模型的集成

2024-09-04




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import ai.spring.api.SpringAIClient;
 
@Service
public class MyLanguageModelService {
 
    @Autowired
    private SpringAIClient springAIClient;
 
    public String generateResponse(String prompt) {
        // 使用 Spring AI 客户端向模型发送请求并接收响应
        String response = springAIClient.generateResponse(prompt);
        return response;
    }
}

这个示例代码展示了如何在Spring应用中使用自动装配的方式来注入SpringAIClient，并且如何在服务类中调用该客户端来生成语言模型的响应。这是一个简化了的例子，它假设SpringAIClient已经被定义在了Spring的上下文中，并且已经配置了必要的参数，如模型ID和认证信息。

SpringAI集成本地AI大模型ollama（调用篇）非常简单！！

2024-09-04




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import ai.djl.repository.zoo.ModelZoo;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.modality.Input;
import ai.djl.modality.Output;
import ai.djl.translate.TranslateException;
 
@Service
public class OllamaService {
 
    @Autowired
    private ZooModel<Input, Output> ollamaModel;
 
    public Output predict(Input input) throws TranslateException {
        try (Predictor<Input, Output> predictor = ollamaModel.newPredictor()) {
            return predictor.predict(input);
        }
    }
}

这段代码展示了如何在Spring框架中使用自动注入（Autowired）来初始化DJL中的ZooModel，并在需要的时候创建一个Predictor来进行预测。这里的Input和Output是泛型，需要根据实际使用的模型进行替换。这段代码提供了一个服务层的示例，用于与AI模型交互，并且可以被控制器或其他服务调用。

【小沐学AI】Python实现语音识别（whisperX）

2024-09-04

所有,AIGC

由于原始的Whisper库不再维护，并且在某些情况下可能存在兼容性问题，我们可以使用Simon Kissi的fork版本，即whisperX。

首先，你需要安装whisperX。如果它不在PyPI上，你可能需要通过GitHub安装：




pip install git+https://github.com/simon-kissi/whisperX.git

然后，你可以使用whisperX进行语音识别。以下是一个简单的例子：




import whisperX as wx
 
# 加载模型，这里需要替换为你的模型路径
model_path = 'path_to_your_model.pth'
model = wx.load_model(model_path)
 
# 加载数据，这里需要替换为你的音频文件路径
audio_path = 'path_to_your_audio_file.wav'
audio_data = wx.load_audio(audio_path)
 
# 预处理音频数据
processed_audio = wx.preprocess_audio(audio_data)
 
# 语音识别
transcription = wx.transcribe(model, processed_audio)
 
print(transcription)

请确保替换model_path和audio_path为你自己的模型路径和音频文件路径。

注意：whisperX是一个实验性的项目，可能不适合在生产环境中使用，因为它依赖于特定的预处理步骤和模型架构，这可能会随着库的更新而变化。在使用之前，请确保仔细阅读其文档，并考虑可能的兼容性问题。