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2024-09-03

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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2024-09-03

所有,java

UserDetailsService接口是Spring Security中的一个核心接口，它用于从特定的数据源加载用户详情。UserDetails接口则定义了一个用户必须具备的最基本的信息，如用户名、密码、权限集合等。

UserDetailsService接口只定义了一个方法：

UserDetails loadUserByUsername(String username) throws UsernameNotFoundException;

当Spring Security需要获取用户信息时，会调用这个方法，并传入用户名。实现这个接口的类需要从数据源中查找并返回一个UserDetails对象。

UserDetails接口定义了如下方法：

Collection<? extends GrantedAuthority> getAuthorities();
String getPassword();
String getUsername();
boolean isAccountNonExpired();
boolean isAccountNonLocked();
boolean isCredentialsNonExpired();
boolean isEnabled();

实现这个接口的类需要提供用户的相关信息，如密码、用户名、权限等。

下面是一个简单的实现UserDetailsService接口的例子：

@Service
public class MyUserDetailsService implements UserDetailsService {

    @Autowired
    private UserRepository userRepository;

    @Override
    public UserDetails loadUserByUsername(String username) throws UsernameNotFoundException {
        User user = userRepository.findByUsername(username)
                .orElseThrow(() -> new UsernameNotFoundException("User not found"));

        List<GrantedAuthority> authorities = user.getRoles().stream()
                .map(role -> new SimpleGrantedAuthority(role.getName().name()))
                .collect(Collectors.toList());

        return new org.springframework.security.core.userdetails.User(
                user.getUsername(),
                user.getPassword(),
                authorities
        );
    }
}

在这个例子中，MyUserDetailsService类负责从数据库中查询用户信息，并将查询到的用户信息封装成一个UserDetails对象返回。这个类使用了Spring Data JPA来简化数据库访问。在实际的应用中，你需要根据自己的数据源来修改这个实现。

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EXPLAIN PLAN FOR：在Oracle中生成执行计划

System

2024-09-03

所有,数据库

在Oracle中，EXPLAIN PLAN FOR语句用于生成一个查询的执行计划，但不实际执行查询。执行计划显示了Oracle如何执行SQL语句，包括数据是如何从表和索引中检索的，以及如何处理数据。

以下是使用EXPLAIN PLAN FOR的基本语法：

EXPLAIN PLAN FOR <your_sql_query>;

例如，如果您想要为以下查询生成执行计划：

SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;

您可以使用以下命令：

EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;

执行这个命令后，Oracle会在USER_PLAN_TABLE（用户级）或ALL_PLAN_TABLE（所有用户级）表中生成执行计划。您可以通过查询这些表来查看生成的执行计划。

SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);

这将显示最近生成的执行计划。如果您想要查看特定的执行计划，您可以使用PLAN_TABLE_OUTPUT函数并指定一个特定的计划哈希值。

SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY('plan_hash_value', NULL, 'ALL'));

其中'plan_hash_value'是您想要查看的执行计划的哈希值。

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如何获得一个Oracle 23ai数据库（RPM安装）

System

2024-09-03

所有,数据库

获取Oracle 23c (23c是Oracle数据库的版本代号，不是RPM的版号)数据库软件通常涉及以下步骤：

确保您的系统满足Oracle数据库的系统要求。
从Oracle官方网站或者您的支持协议获取Oracle 23c数据库软件。
下载相应的RPM包。
使用RPM命令安装RPM包。

以下是一个基本的命令行示例，用于安装Oracle 23c数据库软件：

# 首先，确保您以root用户身份运行以下命令

# 安装Oracle数据库软件
rpm -ivh oracle-database-ee-23c-1.0-1.x86_64.rpm

# 如果需要图形安装向导，可以运行
oracle-database-ee-23c-1.0-1.x86_64.rpm -jxl

# 安装完成后，运行数据库配置脚本
/usr/sbin/oracle-database-ee-23c-configure

请注意，实际的RPM包名称和安装步骤可能会根据您下载的版本和系统而有所不同。确保您已经根据Oracle的官方文档查看了安装指南。

如果您是首次安装Oracle数据库，建议您参考Oracle的官方安装指南，因为安装过程可能涉及到复杂的配置和系统要求。

System

2024-09-03

所有,java

// 假设有一个AI辅助的微服务开发环境
public class AIAssistedMicroserviceDevelopment {

    // 使用AI技术进行依赖分析
    public void analyzeDependenciesWithAI() {
        // 使用AI算法分析项目依赖，提供改进建议
        DependencyAnalyzer analyzer = new AIEnabledDependencyAnalyzer();
        analyzer.analyze("project-to-analyze");
    }

    // 使用AI辅助微服务测试
    public void aiAssistedTesting() {
        // 使用AI生成测试用例并执行
        MicroserviceTester tester = new AIEnabledMicroserviceTester();
        tester.test("microservice-to-test");
    }

    // 使用AI进行服务间通信优化
    public void optimizeMicroserviceCommunicationWithAI() {
        // 使用AI优化服务间的调用
        CommunicationOptimizer optimizer = new AIEnabledCommunicationOptimizer();
        optimizer.optimize("microservices-to-optimize");
    }

    // 使用AI辅助微服务部署
    public void aiAssistedDeployment() {
        // 使用AI分析部署环境并自动进行部署
        DeploymentAutomator automator = new AIEnabledDeploymentAutomator();
        automator.deploy("microservice-to-deploy");
    }
}

这个代码示例展示了如何在微服务开发的不同环节中使用AI辅助提升效率，包括依赖分析、测试、通信优化和部署自动化。这些环节是微服务开发中重要的一环，通过AI技术，可以实现自动化、智能化的开发流程。

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SpringBoot no main manifest attribute

System

2024-09-03

所有,java

报错信息："SpringBoot no main manifest attribute" 通常发生在尝试运行一个不包含有效 Main-Class 属性的 JAR 文件时。这个错误表明 Java 运行时环境无法找到 JAR 文件中定义的入口点（即主类）。

解决方法：

确保你正在运行的是一个包含主类的可执行 JAR 文件。如果你是通过 IDE 运行 Spring Boot 应用的，确保项目配置正确，并且已经打包了应用为一个可执行 JAR。
如果你是通过命令行运行 JAR，确保使用了正确的命令。你应该使用 java -jar 命令来运行 JAR 文件。
检查你的 pom.xml 或 build.gradle 文件中是否正确配置了 Spring Boot 插件，并且在打包时指定了正确的主类。
如果你是通过 Maven 或 Gradle 进行打包的，确保你运行了正确的打包命令，如对于 Maven 是 mvn clean package，对于 Gradle 是 gradle build。
如果你手动修改了 JAR 文件的 MANIFEST.MF 文件，确保正确地指定了 Main-Class 属性。
如果你是通过其他方式运行 JAR（例如，使用了特定的应用服务器），请确保遵循了正确的启动步骤。

如果以上步骤都正确无误，但问题依旧存在，可能需要检查 JAR 文件是否损坏或者是否有其他兼容性问题。

System

2024-09-03

所有,数据库

Oracle数据库在使用orai18n.jar字符集时可能会遇到不支持ZHS16GBK字符集的问题。这个问题通常发生在尝试连接到Oracle数据库，特别是当数据库使用的是旧的或者非标准的字符集时。

解决方法通常包括以下几个步骤：

确认数据库字符集：
首先，你需要确认数据库的字符集。可以通过以下SQL命令查询：
```
SELECT * FROM NLS_DATABASE_PARAMETERS WHERE PARAMETER = 'NLS_CHARACTERSET';
```
SQL
更新JDBC驱动：
如果你使用的是Oracle JDBC驱动，确保你使用的是最新版本，因为较老版本可能不支持某些字符集。
使用兼容的字符集：
如果ZHS16GBK字符集不被支持，你可以改用UTF-8字符集，这是一个更加通用和广泛支持的字符集。
修改JVM参数：
在启动Java应用程序时，可以通过设置JVM参数来指定字符集，例如：
```
-Dfile.encoding=UTF-8
```
Bash
修改数据库字符集（慎重操作）：
如果你有权限并且确定要修改数据库的字符集，可以使用以下SQL命令：
```
ALTER DATABASE CHARACTER SET INTERNAL_USE UTF8;
```
SQL
注意：这个操作会改变数据库的字符集，可能会导致数据损坏或者其他问题，一般不建议在没有充分准备的情况下进行。

在进行任何修改前，请确保备份好数据库和相关配置，以防止数据丢失或者系统不稳定。如果不熟悉这些步骤，建议联系Oracle数据库管理员或者专业人士进行操作。

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