import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Update;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.util.List;
 
@Service
public class UserService {
 
    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;
 
    public void createUser(User user) {
        mongoTemplate.save(user, "users");
    }
 
    public List<User> getAllUsers() {
        return mongoTemplate.findAll(User.class, "users");
    }
 
    public User getUser(String id) {
        return mongoTemplate.findById(id, User.class, "users");
    }
 
    public void updateUser(String id, User user) {
        Query query = new Query(Criteria.where("id").is(id));
        Update update = new Update().set("name", user.getName()).set("age", user.getAge());
        mongoTemplate.updateFirst(query, update, User.class, "users");
    }
 
    public void deleteUser(String id) {
        Query query = new Query(Criteria.where("id").is(id));
        mongoTemplate.remove(query, User.class, "users");
    }
}

这个代码示例展示了如何使用Spring Data MongoDB来执行基本的MongoDB操作，包括创建、读取、更新和删除。这里的UserService类使用了自动装配来注入MongoTemplate，然后提供了五个方法来处理用户实体的不同操作。这个例子简洁明了，并且使用了Spring Boot的推荐实践。

crypto/x509/pkix 包提供了处理X.509证书中使用的PKIX语法对象的相关函数和类型定义。PKIX是一种证书和CRL（证书撤销列表）的语法，它是ITU-T X.509国际标准的扩展版本。

以下是一些常用的类型和函数：

• Name：代表ASN.1的RDNSequence，用于表示证书主体的名称。
• AttributeTypeAndValue：代表ASN.1的AttributeTypeAndValue结构。
• Extension：代表ASN.1的Extension结构，用于表示证书的扩展信息。
• CertificateList：代表ASN.1的CertificateList结构，用于表示证书撤销列表。
• NewExtension：创建一个新的证书扩展。
• Marshal：将证书或撤销列表编码为ASN.1编码的字节串。
• Unmarshal：从ASN.1编码的字节串解码证书或撤销列表。

这些函数和类型通常用于处理证书的创建、验证和解码。

示例代码：

package main
 
import (
    "crypto/x509"
    "crypto/x509/pkix"
    "encoding/pem"
    "fmt"
    "log"
)
 
func main() {
    // 假设有一个PEM编码的证书
    certPEM := []byte(`-----BEGIN CERTIFICATE-----
...
-----END CERTIFICATE-----`)
 
    // 解码证书
    block, _ := pem.Decode(certPEM)
    if block == nil {
        log.Fatal("failed to decode PEM block")
    }
 
    // 使用x509包解析证书
    cert, err := x509.ParseCertificate(block.Bytes)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 访问证书的Subject
    subject := cert.Subject
 
    // 访问证书的Subject公钥
    publicKey := cert.PublicKey
 
    // 访问证书的扩展
    extensions := cert.Extensions
 
    // ... 更多操作
}

这段代码展示了如何解码和访问X.509证书的属性。在实际应用中，你可能需要对证书进行验证、创建新证书或处理撤销列表。

以下是一个简化的示例，展示了如何配置Oracle GoldenGate 19C以捕获和复制双向DML和DDL操作的基本过程：

# 配置GoldenGate DML同步
EXTRACT dml_extract
USERID ggate, PASSWORD ggate
RMTHOST mgr1, MGRPORT 7809
RMTTRAIL ./dirdat/ea
TABLES scott.*;
 
EXTRACT ddl_extract
USERID ggate, PASSWORD ggate
RMTHOST mgr1, MGRPORT 7809
DDL INCLUDE ALL
DDLOPTS ADDTRANDATA
RMTTRAIL ./dirdat/ea;
 
# 配置GoldenGate DDL同步
EXTRACT ddl_pump
USERID ggate, PASSWORD ggate
RMTHOST mgr2, MGRPORT 7809
RMTTRAIL ./dirdat/ep
TABLE scott.*;
 
REPLICAT rep_ddl
USERID ggate, PASSWORD ggate
RMTHOST mgr2, MGRPORT 7809
RMTTRAIL ./dirdat/ep
DDL INCLUDE ALL
MAP scott.*, TARGET scott.*;
 
# 配置GoldenGate DML同步
EXTRACT dml_pump
USERID ggate, PASSWORD ggate
RMTHOST mgr2, MGRPORT 7809
RMTTRAIL ./dirdat/ep
TABLES scott.*;
 
REPLICAT rep_dml
USERID ggate, PASSWORD ggate
RMTHOST mgr2, MGRPORT 7809
RMTTRAIL ./dirdat/ep
MAP scott.*, TARGET scott.*;

这个配置示例展示了如何设置两个GoldenGate管理进程(mgr1和mgr2)，以及如何在它们之间配置DML和DDL的双向复制。这里的EXTRACT进程用于捕获数据变化，REPLICAT进程用于应用这些变化。注意，这只是一个简化的示例，实际配置可能需要考虑更多的细节，例如数据库日志格式、检查点、过滤条件、进程监控等。

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。

package main
 
import (
    "fmt"
    "sort"
)
 
func main() {
    // 使用sort包进行排序
    // 定义一个int切片
    numbers := []int{7, 2, 4, 1, 3, 5, 9, 6, 8}
 
    // 对int切片进行排序
    sort.Ints(numbers)
 
    // 打印排序后的切片
    fmt.Println("Sorted int slice:", numbers)
 
    // 对字符串切片进行排序
    strings := []string{"banana", "apple", "mango", "cherry", "blueberry"}
    sort.Strings(strings)
    fmt.Println("Sorted string slice:", strings)
 
    // 对自定义类型切片进行排序
    type Person struct {
        Name string
        Age  int
    }
    people := []Person{
        {"Alice", 30},
        {"Bob", 25},
        {"Charlie", 35},
    }
 
    // 按年龄排序
    sort.Slice(people, func(i, j int) bool {
        return people[i].Age < people[j].Age
    })
    fmt.Println("Sorted person slice by Age:", people)
 
    // 按名字排序
    sort.Slice(people, func(i, j int) bool {
        return people[i].Name < people[j].Name
    })
    fmt.Println("Sorted person slice by Name:", people)
}

这段代码展示了如何使用Go语言的sort包进行不同类型的切片排序。sort.Ints用于整型切片，sort.Strings用于字符串切片，sort.Slice用于自定义类型切片，并可以通过自定义排序函数实现自定义排序规则。

# 导入Django模块
import django
 
# 检查Django版本
print(f"Django版本: {django.__version__}")
 
# 设置Django项目的环境路径
# 注意：这里的'/path/to/your/django/project'需要替换为你的Django项目的实际路径
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = 'your_project_name.settings'
 
# 初始化Django项目
django.setup()
 
# 现在可以使用Django的模型和数据库API等
from myapp.models import MyModel
 
# 示例：查询数据库中的对象
objects = MyModel.objects.all()
for obj in objects:
    print(obj)

这段代码演示了如何在Python脚本中使用Django框架。首先导入Django模块，然后设置Django项目的环境路径，并初始化Django项目。最后，可以执行数据库查询和其他Django操作。这对于需要在自定义脚本中集成Django功能的开发者来说是一个很好的起点。

报错解释：

这个错误通常表示在尝试使用Spring Boot连接MongoDB时，认证失败。这可能是因为提供的用户名、密码或数据库名不正确，或者MongoDB实例不允许从应用程序的当前位置进行连接。

解决方法：

1. 检查MongoDB是否运行并且可以接受连接。
2. 确认提供给MongoCredential的用户名、密码和数据库名是否正确。
3. 确认MongoDB是否启用了认证，并且用户拥有连接数据库的权限。
4. 检查MongoDB的配置，比如bindIp是否限制了可以连接的IP地址范围，确保你的应用程序的IP地址在允许的范围内。
5. 如果使用的是本地或远程MongoDB实例，检查网络连接和防火墙设置，确保应用程序可以到达MongoDB服务器。
6. 如果使用的是Docker容器或者虚拟机，确保MongoDB的端口映射和容器/虚拟机网络配置正确。

如果以上步骤都无法解决问题，可以查看详细的错误日志，寻找更具体的错误信息，或者在Stack Overflow等社区寻求帮助。

Django 5.0 预计在2023年底发布。以下是一些预计在这个版本中出现的关键新特性：

1. 查询集改进：新的查询集语法和提升了性能。
2. 模型字段改进：例如，增加了对JSON数组和对象的支持。
3. ORM改进：例如，新的模型字段类型和增强现有字段的功能。
4. 数据库API改进：提高了对数据库功能（如索引、视图和存储过程）的支持。
5. 管理站点改进：包括新的主题和更好的可访问性。
6. 缓存改进：包括全新的缓存框架和缓存API。
7. 安全性和身份验证提升：例如，提供更好的密码强度检查和新的安全中间件。
8. 国际化和本地化改进：提高了对时区支持和本地化的改进。
9. 性能分析和调试工具：提供更深入的性能分析和调试工具。
10. 其他特性：例如，对WebSockets的支持和对GraphQL的改进。

请注意，这些是预计的特性，实际的Django 5.0版本可能会根据开发进度和社区反馈进行相应的更改。

#include <mongocxx/client.hpp>
#include <mongocxx/instance.hpp>
#include <mongocxx/uri.hpp>
 
int main() {
    mongocxx::instance inst{}; // 初始化MongoDB C++ Driver实例
    mongocxx::client conn{mongocxx::uri{"mongodb://localhost:27017"}}; // 连接到MongoDB
 
    // 使用数据库和集合
    auto db = conn["test_database"]; // 选择或创建数据库
    auto collection = db["test_collection"]; // 选择或创建集合
 
    // 插入文档
    mongocxx::v_noabi::document::view insert_doc = {{"hello", "world"}};
    collection.insert_one(insert_doc.view());
 
    // 查询文档
    mongocxx::v_noabi::document::view query_doc = {{"hello", "world"}};
    auto cursor = collection.find(query_doc.view());
    for (auto doc : cursor) {
        std::cout << bsoncxx::to_json(doc) << std::endl; // 打印查询结果
    }
 
    return 0;
}

这段代码展示了如何使用MongoDB C++ Driver进行基本的数据库操作，包括连接数据库、选择集合、插入文档和查询文档。代码简洁明了，注重于展示核心功能，有助于理解和学习MongoDB C++ Driver的使用。

from pymongo import MongoClient
import redis
 
# 连接MongoDB
mongo_client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = mongo_client['mydatabase']
collection = db['mycollection']
 
# 插入文档
collection.insert_one({'name': 'Alice', 'age': 25})
 
# 查询文档
alice = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(alice)
 
# 连接Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对
redis_client.set('key', 'value')
 
# 获取键的值
value = redis_client.get('key')
print(value)

这段代码展示了如何使用pymongo库和redis-py库来分别操作MongoDB和Redis数据库。首先，我们连接到MongoDB，并对一个名为mycollection的集合进行插入和查询操作。然后，我们连接到Redis，并对键key进行设置和获取操作。这是进行NoSQL数据库操作的基本示例。