Nginx代理POST请求变成GET

简介: Nginx代理POST请求变成GET

原因是配置了https 而使用了 http 请求

请求连接加上s就好了

http://www.baidu.com

https://www.baidu.com


            </div>
目录
相关文章
|
JSON Java API
GSON 泛型对象反序列化解决方案
GSON 泛型对象反序列化解决方案
709 0
|
存储 算法 关系型数据库
Mycat【Mycat分片技术(水平拆分-分表、ER表、全局表)】(五)-全面详解(学习总结---从入门到深化)
Mycat【Mycat分片技术(水平拆分-分表、ER表、全局表)】(五)-全面详解(学习总结---从入门到深化)
527 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 存储 Prometheus
机器学习模型监控警报系统设计:Prometheus+Evidently 实战教程
本系统采用Prometheus与Evidently双引擎架构,实现从数据采集、智能分析到精准告警的全流程监控。通过时序数据与模型分析深度集成,支持数据漂移检测、性能评估及根因分析,结合Grafana可视化与Alertmanager智能路由,构建高可用、低延迟的监控体系,显著提升异常检测能力与系统稳定性。
265 1
|
运维 Ubuntu Linux
定时任务管理详解:cron与at的配置与使用
定时任务管理详解:cron与at的配置与使用
767 2
|
9月前
|
人工智能 Prometheus 监控
容器化AI模型的监控与治理:确保模型持续稳定运行
在前几篇文章中,我们探讨了AI模型的容器化部署及构建容器化机器学习流水线。然而,将模型部署到生产环境只是第一步,更重要的是确保其持续稳定运行并保持性能。为此,必须关注容器化AI模型的监控与治理。 监控和治理至关重要,因为AI模型在生产环境中面临数据漂移、概念漂移、模型退化和安全风险等挑战。全面的监控涵盖模型性能、数据质量、解释性、安全性和版本管理等方面。使用Prometheus和Grafana可有效监控性能指标,而遵循模型治理最佳实践(如建立治理框架、定期评估、持续改进和加强安全)则能进一步提升模型的可信度和可靠性。总之,容器化AI模型的监控与治理是确保其长期稳定运行的关键。
|
存储 缓存 算法
分布式缓存有哪些常用的数据分片算法?
【10月更文挑战第25天】在实际应用中,需要根据具体的业务需求、数据特征以及系统的可扩展性要求等因素综合考虑,选择合适的数据分片算法,以实现分布式缓存的高效运行和数据的合理分布。
|
定位技术 API C++
Python GIS神器shapely 2.0新版本来了
Python GIS神器shapely 2.0新版本来了
335 9
|
运维 负载均衡 监控
服务网格下的东西向与南北向流量管理实践|学习笔记
快速学习服务网格下的东西向与南北向流量管理实践
1777 0
服务网格下的东西向与南北向流量管理实践|学习笔记
|
Java Python
|
设计模式 Go
Go语言实现设计模式之简单工厂模式
设计模式是软件开发中常用的一种解决问题的方法论,它提供了一套经过实践验证的解决方案。简单工厂模式是一种创建型设计模式,它通过一个工厂类来创建不同类型的对象,而无需直接暴露对象的创建逻辑。本文将详细介绍Go语言中如何实现简单工厂模式,并结合开发和生活中的示例,说明该设计模式的应用场景。
586 0