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.gitignore

 build/
 compile_commands.json
+CMakeSettings.json
 .cache
 .ycm_extra_conf.py
 .tasks

CMakeSettings.json

-{
-  "configurations": [
-    {
-      "name": "WSL-GCC-Debug",
-      "generator": "Unix Makefiles",
-      "configurationType": "Debug",
-      "buildRoot": "${projectDir}\\build\\",
-      "installRoot": "${projectDir}\\build\\",
-      "cmakeExecutable": "/usr/bin/cmake",
-      "cmakeCommandArgs": "",
-      "buildCommandArgs": "",
-      "ctestCommandArgs": "",
-      "inheritEnvironments": [ "linux_x64" ],
-      "wslPath": "${defaultWSLPath}",
-      "addressSanitizerRuntimeFlags": "detect_leaks=0",
-      "variables": [
-        {
-          "name": "CMAKE_INSTALL_PREFIX",
-          "value": "/mnt/d/TDengine/TDengine/build",
-          "type": "PATH"
-        }
-      ]
-    }
-  ]
-}
\ No newline at end of file

docs/en/14-reference/03-connector/_preparition.mdx

-- 已安装客户端驱动（使用原生连接必须安装，使用 REST 连接无需安装）
-
-:::info
-
-由于 TDengine 的客户端驱动使用 C 语言编写，使用原生连接时需要加载系统对应安装在本地的客户端驱动共享库文件，通常包含在 TDengine 安装包。TDengine Linux 服务端安装包附带了 TDengine 客户端，也可以单独安装 [Linux 客户端](/get-started/) 。在 Windows 环境开发时需要安装 TDengine 对应的 [Windows 客户端](https://www.taosdata.com/cn/all-downloads/#TDengine-Windows-Client) 。
-
-- libtaos.so: 在 Linux 系统中成功安装 TDengine 后，依赖的 Linux 版客户端驱动 libtaos.so 文件会被自动拷贝至 /usr/lib/libtaos.so，该目录包含在 Linux 自动扫描路径上，无需单独指定。
-- taos.dll: 在 Windows 系统中安装完客户端之后，依赖的 Windows 版客户端驱动 taos.dll 文件会自动拷贝到系统默认搜索路径 C:/Windows/System32 下，同样无需要单独指定。
-
-:::

docs/zh/02-intro.md

@@ -26,7 +26,7 @@ TDengine 的主要功能如下：
      - [Icinga2](../third-party/icinga2)
      - [TCollector](../third-party/tcollector)
      - [EMQX](../third-party/emq-broker)
-     - [HiveMQ](../third-party/hive-mq-broker) ；
+     - [HiveMQ](../third-party/hive-mq-broker)
 2. 查询数据，支持
    - [标准 SQL](../taos-sql)，含嵌套查询
    - [时序数据特色函数](../taos-sql/function/#time-series-extensions)
@@ -85,14 +85,14 @@ TDengine 的主要功能如下：
 
 ![TDengine Database 技术生态图](eco_system.webp)
 
-<center><figcaption>图 1. TDengine技术生态图</figcaption></center>
+<center><figcaption>图 1. TDengine 技术生态图</figcaption></center>
 </figure>
 
 上图中，左侧是各种数据采集或消息队列，包括 OPC-UA、MQTT、Telegraf、也包括 Kafka，他们的数据将被源源不断的写入到 TDengine。右侧则是可视化、BI 工具、组态软件、应用程序。下侧则是 TDengine 自身提供的命令行程序（CLI）以及可视化管理工具。
 
 ## 典型适用场景
 
-作为一个高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库（Database)，TDengine 的典型适用场景包括但不限于 IoT、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融证券等领域。需要指出的是，TDengine 是针对时序数据场景设计的专用数据库和专用大数据处理工具，因其充分利用了时序大数据的特点，它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM 等通用型数据。下面本文将对适用场景做更多详细的分析。
+作为一个高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库（Database），TDengine 的典型适用场景包括但不限于 IoT、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融证券等领域。需要指出的是，TDengine 是针对时序数据场景设计的专用数据库和专用大数据处理工具，因其充分利用了时序大数据的特点，它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM 等通用型数据。下面本文将对适用场景做更多详细的分析。
 
 ### 数据源特点和需求