Nginx默认未将原始请求的端口信息传递给后端，导致应用生成重定向URL时缺少端口。确保后端应用能正确识别Nginx转发的X-Forwarded-*头信息。Nginx默认使用绝对路径重定向（如http://host/path/），导致端口丢失。#‌# 一、Nginx配置问题（核心原因）‌。2‌. Tomcat容器适配（如适用）‌。#‌# ‌二、后端应用适配代理环境‌。#‌# ‌三、其他注意事项‌。

【代码】麒麟系统Linux 在线安装redis。

【代码】麒麟系统 离线安装redis。

请注意，以上步骤可能需要根据UOS系统和Redis版本进行适当的调整。如果UOS系统中缺少编译Redis所需的依赖，可能需要在有网络的环境中下载这些依赖并以同样的方式将它们复制到UOS系统中。为了在Redis中启用身份验证，你需要在Redis配置文件中设置requirepass指令。如果密码正确，你将收到一个OK响应，然后你就可以继续使用Redis了。将下载的源码包复制到UOS系统中，可以使用U盘

下载地址：https://mqttx.app/zh。注意MQTT Version 选择3.1版本。

【代码】Flinkwindows wsl安装ubuntu 运行flink。

使用Flink的Stateful Functions API（如KeyedProcessFunction、ProcessFunction等）来定义和访问状态。通过getRuntimeContext().getState(…)或特定的状态描述符（如ValueStateDescriptor）来获取状态。Broadcast State用于保持所有子任务状态相同，确保当数据被广播到所有下游并行任务时，这些

flink mongo从一个Collection获取数据然后插入到另外一个Collection中。

综上所述，TDengine的数据结构是基于时序数据库的特点进行设计的，具有高效、灵活和可扩展性等特点。通过合理地使用超级表、子表和普通表等数据结构以及数据分区、索引、压缩和存储等技术手段，可以构建出高效、稳定且易于维护的时序数据管理系统。在TDengine中，数据模型主要包括超级表（Super Table）、子表（Sub Table或Stable）和普通表（Table，但通常不直接使用，而是通过超

本文介绍了Ollama大模型的本地部署及与Spring AI的集成方案。主要内容包括：Ollama在Linux/WSL2等环境下的安装方法，DeepSeek-R1等模型的下载与运行；Spring AI通过引入Ollama依赖实现本地集成；性能优化方案如硬件加速、轻量化模型选择；常见问题处理如资源不足、CUDA内存错误等。该方案帮助开发者快速构建本地化AI应用，平衡灵活性与性能需求。