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前言 日常使用中OA系统突然卡死，刷新访问进不去系统，ping服务器地址正常，立马登录服务器检查，一看磁盘爆了。 我大脑直接萎缩了，谁家OA系统配400G的空间啊，过我手的服务器没有50也是30台，还是第一次看见这么小容量的服务器。 立马清理OA日志，压缩数据库日志，才让磁盘空出几十G的空间，先让O

前言 日常使用中OA系统突然卡死，刷新访问进不去系统，ping服务器地址正常，立马登录服务器检查，一看磁盘爆了。 我大脑直接萎缩了，谁家OA系统配400G的空间啊，过我手的服务器没有50也是30台，还是第一次看见这么小容量的服务器。 立马清理OA日志，压缩数据库日志，才让磁盘空出几十G的空间，先让O

停止所有服务预告

由于打算在云端服务器部署奈斯启示录服务端跟朋友们一起玩， 所以在云端搭建服务器， 顺便写下本文章记录搭建的过程。

这篇文章介绍了视频音量的重要性及其调整方法。文中提到，视频音量过低会影响观看体验，特别是在信息流中与其他大声视频竞争时。为了解决这一问题，文章引入了LUFS（Loudness Units Full Scale）作为衡量音频响度的标准，并解释了其在广播和流媒体中的应用。作者推荐使用ffmpeg工具来测量视频的LUFS值，并提供了具体的操作命令和参数说明。最后，文章还详细解读了测量结果中各项参数的意义，帮助用户更好地调整视频音量以符合不同平台的要求。

Dify配置发件邮箱 DIfy默认邮箱配置为空，在邀请团队成员注册时是不会发送邀请链接的，只能通过手动复制生成的注册链接发送给对应的人去注册设置密码。 这样很麻烦，并且在找回密码时也接收不了邮件，无法重置密码。 找到本地部署DIfy的目录，跟安装时一样找到Dify下面的docker目录。修改.env

Dify配置发件邮箱 DIfy默认邮箱配置为空，在邀请团队成员注册时是不会发送邀请链接的，只能通过手动复制生成的注册链接发送给对应的人去注册设置密码。 这样很麻烦，并且在找回密码时也接收不了邮件，无法重置密码。 找到本地部署DIfy的目录，跟安装时一样找到Dify下面的docker目录。修改.env

引言 最近，deepseek是越来越火，我也趁着这个机会做了下私有化部署，我这边使用的ollama和 open-webui实现的web版本 ollama 简介 Ollama 是一个开源的工具，专门用于简化机器学习和 AI 模型的部署。它提供了一个统一的平台，允许你通过命令行工具创建、管理和更新模型。无论你是想在本地开发环境中运行模型，还是将其部署到云端，Ollama 都可以简化这一过程。 Ollama 支持多种常见的机器学习模型框架，包括但不限于 TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformers 等，此外还支持类似 DeepSeek 这种自定义的搜索引擎模型。 核心特性 易于使用的命令行界面：Ollama 提供了简单直观的命令行工具，可以通过几条命令就完成模型的创建、启动、更新等操作。 环境隔离：Ollama 可以为每个模型提供独立的运行环境，避免了不同模型之间的依赖冲突。 跨平台支持：无论你是使用 Linux、Mac 还是 Windows，Ollama 都可以无缝运行。 自动更新：Ollama 会自动为模型提供更新，确保你使用的是最新的版本。 高效的资源管理：通过 Ollama，你可以有效地管理计算资源，包括 CPU 和 GPU 的使用，确保模型运行的高效性。 安装 Linux 使用root用户执行下面的命令： curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh windows 直接下载安装包：windows安装包 macos 下载压缩包：https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip 环境变量 为了Ollama能够对外提供服务，需要设置OLLAMA_HOST 在Linux上设置 如果Ollama作为systemd服务运行，通过systemctl设置...