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log4j.xml配置去掉dubbo,zookeeper,monogodb的debug日志,设置日志级别,避免日志刷屏

最近有的项目中,由于没有配置日志输出级别,导致debug日志满屏刷,查看日志十分痛苦,只需要简单配置一下就可以清爽的查看日志啦,配置如下:<logger name="org.mongodb.driver.cluster"><level value="ERROR"></level><!--<appender-ref ref="RollingFileEr

#java#log4j
ffmpeg 推流到nginx1.22.1+nginx-rtmp-module服务器

从一台有MP4视频的机器推流到192.168.101.26的机器上,推流路径为mytv/自定义一个名字(必须的)rtmp://192.168.101.26:1935/mytv/abc这个地址为nginx流服务的端口和路径,nginx+nginx-rtmp-module构建流服务。打开vlc软件,选择播放流没写好地址即可播放。安装好之后,nginx.conf配置如下。使用ffmpeg 推到流服务上面

#nginx
unzip: cannot find zipfile directory in one of。。。unzip解压失败(转载)

[root@hdss1-200 ~]# unzip -o apollo-configservice-1.5.1-github.zipArchive:apollo-configservice-1.5.1-github.zipEnd-of-central-directory signature not found.Either this file is nota zipfile, or it cons

LM Studio加载deepseek .gguf本地模型

LM Studio 建立一个文件夹作为,模型目录,但是开始总也不显示下载的模型,后来才知道需要包两层文件夹的目录才行。如我下的是这个模型:DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-IQ2_S.gguf。这样再选择lmstudio-ai的上一层文件夹,作为模型目录就可以在LM Studio中显示了。直接讲重点,首先去官网下载.gguf的文件,下载后保存到一个目录里面。第二层目录

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#LM Studio#DeepSeek
open-webui 高速下载&Docker本地部署集成远程Ollama

Open WebUI镜像可通过加速地址快速下载:https://docker.aityp.com/r/ghcr.io/open-webui/open-webui。官方部署教程详见Open WebUI官网文档:https://docs.openwebui.com/,提供从镜像拉取到应用部署的完整指南。该镜像托管在GitHub容器注册表,使用国内镜像加速服务可显著提升下载速度。用户只需按照官方文档步骤

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#docker#容器#运维
本地Ollama的Cloud大模型直连deepseek-v3.1:671b-cloud太好用了!

摘要:通过本地部署open-webUI连接Ollama服务,并接入Cloud云端大模型(如deepseek-v3.1),实现了快速响应微积分等复杂问题的能力。用户注册后可在本地环境直接调用云端模型资源,同时本地部署的dify平台也能实现相同连接。该方案兼顾了本地隐私性和云端算力优势,为开发者提供了灵活的大模型调用方式。(98字)

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LogStash配置多个input到多个output及grok编写filter结果输出到http或RabbitMq的简单配置

LogStash监听多个input文件,并且根据不同文件输出到不同的output,利用grok插件进行文本过滤# Sample Logstash configuration for creating a simple# Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline.input {file {path => ["d:/2/*.txt"]st

spring-ai-starter-mcp-server-webmvc的包冲突

摘要:本文介绍了搭建Spring-AI MCP服务时遇到的Jackson依赖冲突问题及解决方案。项目使用Maven构建,初始POM文件引用了spring-ai-starter-mcp-server-webmvc 2.0.0,但在启动时出现JsonSerializeAs类找不到的错误。通过DependencyAnalyzer分析发现Jackson相关依赖存在版本冲突,解决方案是在dependency

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#java#开发语言
Agent 多轮对话 调用MCP Tools (二)

本文介绍了一个基于Spring Boot的MCPServerTools工具集实现方案。该项目通过Maven管理依赖,整合了Redis和Elasticsearch两大组件,提供了业务数据查询功能。核心特性包括: 采用Spring Boot 4.0.7框架,支持Java 21 集成Redis客户端(Redisson)和Elasticsearch Java客户端(8.13.4) 实现了两个核心服务: R

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#AI
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