PicList本地图床HTTPS配置问题分析与解决方案
2025-06-29 23:01:44作者:廉皓灿Ida
问题背景
在使用PicList v2.8.4版本时,用户发现本地图床生成的Markdown链接出现了HTTPS协议重复的问题。具体表现为生成的链接格式为,这种重复的协议前缀显然是不正确的。
问题分析
经过深入排查,发现这个问题源于用户在早期版本(v2.8.3)中的配置调整。在v2.8.3版本中,PicList的强制HTTPS功能对本地图床不生效,导致用户在图床配置中手动添加了HTTP协议前缀。
当用户升级到v2.8.4版本后,PicList修复了本地图床的HTTPS强制功能,但用户之前的自定义配置仍然保留,导致系统自动添加HTTPS协议前缀时与用户手动添加的HTTP前缀产生了冲突,形成了协议重复的问题。
解决方案
要解决这个问题,用户需要执行以下步骤:
- 打开PicList的图床配置界面
- 找到本地图床的自定义域名设置
- 删除手动添加的
http://127.0.0.1:9090/前缀 - 仅保留图片存储路径部分
- 保存配置并重新测试
技术原理
PicList的URL生成逻辑遵循以下流程:
- 系统首先检查用户是否设置了自定义域名
- 如果设置了自定义域名,会直接使用该域名作为基础URL
- 如果没有设置自定义域名,则使用图床默认的URL
- 最后根据"强制HTTPS"选项决定是否添加HTTPS协议前缀
当用户在自定义域名中手动添加了协议前缀,而系统又根据配置自动添加协议前缀时,就会出现协议重复的问题。
最佳实践建议
- 版本升级注意事项:在升级PicList版本时,建议检查之前的自定义配置是否与新版本功能冲突
- 配置简洁原则:在自定义域名设置中,只需填写域名部分,无需包含协议前缀
- 测试验证:修改配置后,建议生成几个链接进行测试,确保URL格式正确
- 了解功能变更:关注版本更新日志,了解各版本的功能改进和变更点
总结
PicList作为一款专业的图床管理工具,其功能在不断优化完善。用户在使用过程中遇到问题时,可以通过分析配置历史、理解功能原理来快速定位和解决问题。本次HTTPS协议重复的问题就是典型的配置遗留问题,通过清理历史配置即可完美解决。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218