Jfinal访问允许跨域

package com.wlkj.common.handler;

import java.util.HashSet;

import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import com.jfinal.handler.Handler;

public class ServletExcludeHadler extends Handler{
	public static final HashSet<String> servletSet = new HashSet<String>(){{
	        add("/verifyCode");
	    }};
	@Override
	public void handle(String target, HttpServletRequest request,
			HttpServletResponse response, boolean[] isHandled) {
		response.addHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*");
		if (servletSet.contains(target)) {
	          return;
		}
		else {
			 request = new HttpServletRequestWrapper(request);
		}
	      nextHandler.handle(target,request,response,isHandled);

	}

}

并在Jfinal的过滤器入口配置我们自定义handler。

### Windows 上本地部署 Dify 和 Ollama 的教程 #### 准备工作 为了在 Windows 环境中成功部署 Dify 和 Ollama,确保已安装 Docker Desktop 并配置好 WSL2 后端环境。这一步骤至关重要,因为许多现代容器化应用程序依赖于这些组件来提供稳定的运行环境[^4]。 #### 安装 Ollama 通过 PowerShell 或者 Git Bash 执行如下命令完成 Ollama 的安装: ```bash mkdir ollama && cd ollama/ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh ``` 上述脚本会自动检测操作系统并下载适合版本的二进制文件到当前目录下,同时设置必要的权限以便后续操作能够顺利进行[^2]。 #### 配置与启动 Ollama 服务 一旦安装过程结束,可通过以下指令初始化数据库结构并向后台提交守护进程: ```bash docker-compose up -d --build ``` 此命令利用 `docker-compose.yml` 文件定义的服务描述创建网络连接、卷映射等资源对象;选项 `-d` 表示以后台模式运行容器实例,而 `--build` 则强制重新构建镜像以反映任何可能存在的更改[^3]。 #### 使用 Dify 开发 AI 应用程序 当确认 Ollama 已经正常运作之后,就可以着手准备基于它的 API 接口来进行更高级别的编程活动了。对于希望快速搭建原型或是测试新想法的朋友来说,Dify 提供了一套简洁易懂的工作流框架,使得整个流程变得异常简便快捷[^1]。 具体而言,开发者只需按照官方文档指示克隆仓库至本地机器上,接着参照项目内的 README.md 文档逐步实施各项设定直至最终发布上线为止。期间遇到的技术难题也可以随时查阅社区论坛获取帮助和支持。
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