在Java中实现字符串位数补齐主要有以下几种常用方法，可根据不同场景选择使用：1‌. 左补齐（右侧补空格）‌‌2. 右对齐（左侧补零）‌‌3. 自定义补位字符‌通过替换空格实现其他字符补齐：二、Apache Commons Lang库方法使用StringUtils.leftPad()实现左补齐：三、Java 11+的String.repeat()方法适用于已知需要补足的具体字符数：四、循环遍历实现

‌>注‌：单机建议并发线程不超过500‌6，更高压力需采用分布式方案。测试时优先使用命令行模式（jmeter -n -t test.jmx -l result.jtl）减少资源消耗‌。右键【测试计划】→【添加】→【线程(用户)】→【线程组】‌。断言JSON返回值中的关键字段（例：“code”:0）‌。点击工具栏▶按钮运行，通过#图标查看活动线程数‌34。添加响应断言检查HTTP状态码（如200）‌

在配置Nginx以支持前端和后端服务时，需要了解Nginx的基本配置语法和结构，并依次设置Nginx作为前端静态资源服务器和反向代理服务器以连接后端应用。

Vue项目的代码架构通常遵循一定的组织结构和约定，以提高项目的可维护性、可扩展性和可读性。

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Ollama 是一个开源的本地化工具，允许用户在本地运行大型语言模型（如 LLaMA、Mistral、Gemma 等），并通过 REST API 与模型交互。

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定义：时序数据库主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，这些数据也被称为时间序列数据。特点：高效写入：时序数据库通过优化数据结构和存储机制，可以在高并发的情况下保持高效的写入性能。高压缩比存储：使用传统方法时，海量时序数据的存储往往占用空间大、存储成本高。而时序数据库通过特殊的存储方式，可以极大提高存储空间的利用率。快速查询：时序数据库支持复杂的时间范围查询和聚合操作，查

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。

Ollama 是一个开源的本地化工具，允许用户在本地运行大型语言模型（如 LLaMA、Mistral、Gemma 等），并通过 REST API 与模型交互。