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在Ubuntu上安装JetBrains Toolbox并解决libfuse.so.2依赖问题

2024-09-03




# 更新软件包列表
sudo apt-update
 
# 安装依赖包
sudo apt-get install -y wget apt-transport-https software-properties-common
 
# 导入JetBrains Toolbox的GPG密钥
wget -qO- "https://download.jetbrains.com/toolbox/jetbrains-toolbox-1.20.6293.tar.gz" | tar xz
 
# 添加JetBrains Toolbox的仓库
sudo "./jetbrains-toolbox-1.20.6293/jetbrains-toolbox.sh" --create-desktop-entry
 
# 删除解压的文件
rm -rf jetbrains-toolbox-1.20.6293
 
# 安装JetBrains Toolbox
sudo apt-get install -y jetbrains-toolbox
 
# 如果遇到libfuse.so.2相关的错误，则尝试以下命令
sudo apt-get install -y fuse

这段代码首先通过apt-get更新了软件包列表，并安装了必要的依赖项。然后，它导入了JetBrains Toolbox的GPG密钥，并添加了它的官方仓库。最后，它安装了JetBrains Toolbox。如果在安装过程中遇到libfuse.so.2相关的错误，它会尝试安装fuse包来解决依赖问题。

System

2024-09-03

所有,java

报错解释：

InvalidContentTypeException 是由 Apache Tomcat 的文件上传库 tomcat-fileupload 抛出的异常。当请求中的 Content-Type 头部不符合预期的 MIME 类型时，会出现这个异常。

解决方法：

检查客户端发送请求时的 Content-Type 头部是否正确设置。如果是表单上传文件，通常应该是 multipart/form-data。
如果你是在编写服务器代码，确保你的代码中对文件上传的处理配置正确，包括库的版本、解析器的配置等。
如果你使用的是某个框架（如 Spring MVC），确保你的配置文件中指定了正确的 multipart resolver，并且相关的依赖已经正确引入。
如果报错信息被截断，查看完整的异常信息以获取更多细节。

示例：

如果你使用的是 Spring MVC，确保你的配置类中包含类似以下的配置：




@Bean
public MultipartResolver multipartResolver() {
    CommonsMultipartResolver multipartResolver = new CommonsMultipartResolver();
    multipartResolver.setMaxUploadSize(100000); // 设置最大上传文件大小
    return multipartResolver;
}

确保 Content-Type 是 multipart/form-data 并且请求体中包含了正确的 boundary 分隔符。

System

2024-09-03

所有,数据库




import org.testcontainers.containers.PostgreSQLContainer
import org.testcontainers.junit.jupiter.Container
import org.testcontainers.junit.jupiter.Testcontainers
 
// 使用JUnit 5和Testcontainers
@Testcontainers
class MyDatabaseTest {
 
    // 定义一个Testcontainer，用于在测试过程中启动PostgreSQL容器
    @Container
    val postgreSQLContainer: PostgreSQLContainer<Nothing> = PostgreSQLContainer<Nothing>("postgres:12").apply {
        withDatabaseName("test_db")
        withUsername("test_user")
        withPassword("test_password")
    }
 
    // 在所有测试执行之前，启动容器
    @BeforeAll
    static fun startContainer() {
        postgreSQLContainer.start()
    }
 
    // 测试示例
    @Test
    fun testConnection() {
        // 使用Testcontainer提供的数据库连接信息建立连接
        val connection = DriverManager.getConnection(postgreSQLContainer.jdbcUrl, postgreSQLContainer.username, postgreSQLContainer.password)
 
        // 执行数据库操作
        val statement = connection.createStatement()
        statement.executeUpdate("INSERT INTO my_table(name) VALUES ('test')")
 
        // 断言操作成功
        val resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM my_table")
        assertTrue(resultSet.next())
    }
}

这个代码示例展示了如何在使用JUnit 5和Testcontainers库的情况下，配置并启动一个PostgreSQL容器，以便在测试中使用。代码中定义了一个PostgreSQLContainer对象，并在所有测试之前启动了这个容器。在测试函数中，我们使用容器提供的数据库连接信息建立连接，执行一些数据库操作，并进行断言。这样的配置方法使得测试更加独立和可靠，减少了与环境配置相关的错误。

System

2024-09-03

所有,java

报错解释：

这个错误表明SpringBoot应用在尝试配置一个DataSource时失败了，原因是缺少了数据库连接的URL属性。具体来说，SpringBoot在配置数据库时需要一个有效的JDBC URL来指定数据库的位置，但是在应用的配置文件中没有找到这个属性。

解决方法：

检查应用的配置文件（如application.properties或application.yml），确保已经正确设置了数据库的JDBC URL。例如，对于H2数据库，你可能会有这样的配置：
```
spring.datasource.url=jdbc:h2:mem:testdb
```
或者对于MySQL：
```
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/your_database
    username: your_username
    password: your_password
```

如果你正在使用Spring Boot的自动配置特性，确保你的项目依赖中包含了对应数据库的starter。例如，对于MySQL，你应该添加：




<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

如果你不需要配置DataSource，确保你的应用配置没有启用DataSource自动配置。你可以通过在@SpringBootApplication注解中排除DataSourceAutoConfiguration来实现：




@SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class})
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}

确保在修改配置或代码后重新启动应用以应用更改。如果问题依然存在，请检查是否有其他配置错误或依赖问题。

System

2024-09-03

所有,java

在Spring Cloud Alibaba中使用AI大模型通常涉及以下步骤：

引入Spring Cloud Alibaba AI相关依赖。
配置AI服务，如OSS，AccessKey等。
使用AI服务SDK完成特定任务。

以下是一个简单的示例，展示如何在Spring Cloud Alibaba项目中使用AI大模型：




<!-- 在pom.xml中添加Spring Cloud Alibaba AI依赖 -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alicloud-ai</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>




# 在application.yml中配置AI服务
alibaba:
  ai:
    access-key: your-access-key
    secret-key: your-secret-key




import com.alibaba.cloud.ai.api.NlpPredict;
import com.alibaba.cloud.ai.api.texttranslate.TextTranslatePredict;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class AiController {
 
    @Autowired
    private NlpPredict nlpPredict;
 
    @Autowired
    private TextTranslatePredict textTranslatePredict;
 
    @GetMapping("/predict")
    public String predict(@RequestParam String query) {
        // 调用自然语言处理服务
        String nlpResult = nlpPredict.predict(query);
        // 调用文本翻译服务
        String translation = textTranslatePredict.predict("en", query);
        return "NLP Result: " + nlpResult + ", Translation: " + translation;
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个简单的Spring Cloud Alibaba应用，它使用了AI服务的两个预测接口：NLP和文本翻译。在实际应用中，你需要根据你的具体需求选择合适的AI服务，并调用相应的SDK。

注意：以上代码仅为示例，并且需要你已经配置好了Spring Cloud Alibaba相关的服务。具体的API调用参数和方法可能会根据你使用的AI服务的不同而有所差异。

System

2024-09-03

所有,java

报错信息不完整，但根据提供的部分信息，可以推测是在使用Maven进行项目构建时，尝试使用Apache Tomcat Maven插件（org.apache.tomcat.maven:tomcat7-maven-plugin）进行Tomcat启动时失败了。

常见原因及解决方法：

插件配置错误：检查pom.xml中的Tomcat Maven插件配置是否正确，包括版本号、端口号、路径等。
端口冲突：确保Tomcat的端口没有被其他应用占用。如果被占用，可以在pom.xml中修改端口号。
依赖问题：检查是否所有必需的依赖都已经正确声明，并且版本兼容。
插件版本不兼容：确保你使用的Tomcat Maven插件版本与你的Tomcat服务器版本兼容。
内存不足：如果JVM内存不足，可以在Maven运行配置中增加内存设置，例如设置MAVEN\_OPTS环境变量为-Xmx1024m。
构建生命周期冲突：检查是否有其他Maven生命周期阶段的目标与Tomcat插件冲突。
网络问题：确保网络连接没有问题，特别是在下载依赖时。
权限问题：确保Maven有足够的权限在指定的目录下创建文件。

解决方法需要根据完整的错误信息进行具体分析，但上述步骤可以作为一般性的故障排除指南。

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Golang container.heap 包详解

System

2024-09-03

所有,golang

container/heap 包提供了一个堆的实现，堆可以被当作最小堆或者最大堆使用，最小堆可以用来实现优先队列，最大堆可以用来实现堆排序。

以下是使用 container/heap 包的基本步骤：

定义一个结构体，该结构体用来表示堆中的元素。
为该结构体实现 Len() int、Less(i, j int) bool 和 Swap(i, j int) 三个方法，这三个方法用来定义堆的行为。
使用 heap.Init 方法初始化堆。
使用 heap.Push 方法将元素加入堆中。
使用 heap.Pop 方法移除并返回堆顶元素。

下面是一个简单的使用 container/heap 包的例子，实现了一个最小堆：




package main
 
import (
    "container/heap"
    "fmt"
)
 
// 定义一个结构体，用来表示堆中的元素
type IntHeap []int
 
// 实现 Len 方法
func (h IntHeap) Len() int           { return len(h) }
 
// 实现 Less 方法，定义堆是最小堆
func (h IntHeap) Less(i, j int) bool { return h[i] < h[j] }
 
// 实现 Swap 方法
func (h IntHeap) Swap(i, j int)      { h[i], h[j] = h[j], h[i] }
 
// 实现 Push 方法，用于将元素加入堆中
func (h *IntHeap) Push(x interface{}) {
    // Push 方法接受 interface{} 类型的参数，因此需要类型断言
    *h = append(*h, x.(int))
}
 
// 实现 Pop 方法，用于移除堆顶元素
func (h *IntHeap) Pop() interface{} {
    old := *h
    n := len(old)
    x := old[n-1]
    *h = old[0 : n-1]
    return x
}
 
func main() {
    // 创建一个 IntHeap 实例
    h := &IntHeap{1, 5, 2}
 
    // 初始化堆
    heap.Init(h)
 
    // 加入新元素
    heap.Push(h, 3)
    heap.Push(h, 4)
 
    // 输出堆顶元素，并移除它
    for h.Len() > 0 {
        fmt.Printf("head: %d\n", heap.Pop(h))
    }
}

这个例子中定义了一个整数类型的最小堆，并演示了如何初始化、添加元素、获取堆顶元素以及移除堆顶元素。

System

2024-09-03

所有,redis

解释：

这个错误表明你尝试对一个key执行了不匹配其数据类型的操作。Redis中的键可以包含五种不同的数据类型：字符串（string）、列表（list）、集合（set）、有序集合（sorted set）和哈希表（hash）。例如，如果一个key是一个字符串类型，而你尝试对它执行列表操作（如 LPUSH 或 LPOP），就会出现这个错误。

解决方法：

确认key的正确数据类型：使用 TYPE key 命令来查看key的数据类型。
根据数据类型执行正确的操作：确保你对每个key使用了与其数据类型相匹配的Redis命令。
如果需要，转换数据类型：如果你需要改变key的数据类型，可以使用相应的转换命令，如 SET 来转换哈希表为字符串，或者用 HKEYS 来转换字符串为哈希表。
如果key不存在，请确保在执行操作之前它已经被正确地创建并赋予了合适的数据类型。

例如，如果你收到这个错误，并且你的key原本应该是一个列表，你应该使用列表相关的命令，如 LRANGE, LLEN, LPUSH, LPOP 等。如果你误用了字符串命令，如 SET, GET, INCR 等，就需要更改为正确的命令。

System

2024-09-03

所有,数据库




from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from story_tools_studio.utils.ai_utils import AIUtils
 
# 假设你已经有了一个预训练的GPT-4模型和tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tatsu-u/myth-maker-gpt4")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("tatsu-u/myth-maker-gpt4")
 
# 创建一个新的AIUtils实例
myth_maker = AIUtils(model, tokenizer)
 
# 使用Myth Maker生成文本
prompt = "In Ancient Greece, what was the most powerful deity?"
response = myth_maker.generate_text(prompt)
 
print(f"Prompt: {prompt}")
print(f"Response: {response}")

这段代码演示了如何使用Story Tools Studio的AI Utils来与Myth Maker AI进行交互。首先，我们加载了提前训练好的GPT-4模型和tokenizer。然后，我们创建了一个AIUtils实例，并使用它来生成响应。最后，我们打印出提示和生成的文本。这个例子简单明了地展示了如何将生成式AI集成到你的应用程序中。

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springboot接入springai-openAi代理和智谱ai调用示例

System

2024-09-03

所有,java

Spring Boot 接入 SpringAI 和智谱 AI 的代理调用示例需要使用对应的 SDK 或 API 客户端。以下是一个简化的示例，展示如何在 Spring Boot 应用中集成调用代理：

添加依赖（以 Maven 为例）：




<!-- SpringAI OpenAI 代理 -->
<dependency>
    <groupId>com.springai</groupId>
    <artifactId>springai-openai-proxy-client</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>
 
<!-- 智谱 AI 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.zhihui</groupId>
    <artifactId>zhihuai-ai-client</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

配置 Bean：




@Configuration
public class AiConfiguration {
 
    @Bean
    public SpringAiOpenAiProxyClient springAiOpenAiProxyClient() {
        return new SpringAiOpenAiProxyClient("http://openai.proxy.url", "api-key");
    }
 
    @Bean
    public ZhiHuiAiClient zhiHuiAiClient() {
        return new ZhiHuiAiClient("http://zhihuiai.service.url", "api-key");
    }
}

使用代理客户端：




@Service
public class AiService {
 
    private final SpringAiOpenAiProxyClient springAiOpenAiProxyClient;
    private final ZhiHuiAiClient zhiHuiAiClient;
 
    public AiService(SpringAiOpenAiProxyClient springAiOpenAiProxyClient, ZhiHuiAiClient zhiHuiAiClient) {
        this.springAiOpenAiProxyClient = springAiOpenAiProxyClient;
        this.zhiHuiAiClient = zhiHuiAiClient;
    }
 
    public String callSpringAiOpenAi(String message) {
        return springAiOpenAiProxyClient.sendMessage(message);
    }
 
    public String callZhiHuiAi(String message) {
        return zhiHuiAiClient.sendMessage(message);
    }
}

在 Controller 中使用 AI 服务：




@RestController
public class AiController {
 
    private final AiService aiService;
 
    public AiController(AiService aiService) {
        this.aiService = aiService;
    }
 
    @GetMapping("/springai/message")
    public String sendMessageToSpringAi(@RequestParam String message) {
        return aiService.callSpringAiOpenAi(message);
    }
 
    @GetMapping("/zhihui/message")
    public String sendMessageToZhiHuiAi(@RequestParam String message) {
        return aiService.callZhiHuiAi(message);
    }
}

以上代码提供了一个简化的示例，展示了如何在 Spring Boot 应用中集成和使用两个 AI 服务的代理。在实际应用中，你需要替换相应的依赖版本、服务 URL 和 API 密钥，并且实现具体的业务逻辑。

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