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最新文章
2025-07-02
【LLM】解锁Agent协作:深入了解谷歌 A2A 协议与 Python 实现
人工智能(AI)智能体正迅速成为企业提高生产力、自动化工作流程和增强运营能力的关键工具。从处理日常重复性任务到协助复杂的决策,智能体的潜力巨大。然而,当这些智能体来自不同的供应商、使用不同的框架或被限制在孤立的数据系统和应用程序中时,它们的协作能力就会受到限制。为了充分释放智能体 AI 的潜力,实现
2025-07-02
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MCP
2025-07-02
【架构】软件成熟度模型与评估体系深度解析
一、软件成熟度概述 1.1 软件成熟度的定义与内涵 软件成熟度是指软件组织在软件开发、维护和管理过程中的能力水平和规范化程度。它反映了组织在软件工程实践中的系统性、可预测性和有效性。高成熟度的组织能够持续稳定地交付高质量的软件产品,并能够根据业务需求和技术变化及时调整其流程。 成熟度模型的核心理念是
2025-07-02
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软件架构
2025-07-02
【LLM】构建和使用MCP Server:理解python-sdk与fastmcp
Model Context Protocol(MCP)是一种开放标准,旨在标准化大型语言模型(LLMs)与外部上下文和工具的交互方式。在本文中,我们将深入探讨如何使用Python构建MCP服务器和客户端,并比较官方的python-sdk与fastmcp这两个项目的区别与联系。 MCP的核心概念 在开
2025-07-02
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MCP
2025-07-02
【邮件】Gmail邮件大小限制参考
1. 单封邮件大小限制(内容 + 附件) 最大限制:每封邮件(含正文和附件)总大小不超过 25MB 若超过,Gmail 会自动生成 Google Drive 链接替代附件 需确保所有附件总和不超过此限制 文档来源: 发送带附件的 Gmail 邮件 2. 邮件发送数量限制
2025-07-02
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后端技术
2025-07-02
【LLM】使用vLLM部署Phi-4-multimodal-instruct的实战指南
一、简介 Phi-4-multimodal-instruct是微软开发的多模态指令跟随模型,支持文本、图像和音频的联合输入。其核心优势包括: 多模态融合能力:可同时处理文本+图像/音频输入,实现跨模态理解 高效指令调优:基于Instruct版本设计,更适合对话式AI和任务导向型应用 大模型优化:通过
2025-07-02
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大语言模型
2025-07-02
【MCP】如何解决duckduckgo MCP 命令执行错误
在软件开发的道路上,我们常常会遇到一些看似简单却又难以捉摸的问题。今天,我想分享一次解决MCP(Model Context Protocol)服务执行错误的经历,希望能给正在面临类似挑战的你带来一些启发。 问题的开始 一切始于我配置MCP服务器时遇到的错误。当时,我的配置文件如下: { "mcp
2025-07-02
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MCP
2025-07-02
【架构】揭开McCabe度量法的神秘面纱:如何用数学思维量化代码复杂度?
引言:代码复杂度为何如此重要? 在开发规模庞大的软件系统时,我们常常面临这样的困境:某些模块频繁引发 Bug,维护成本奇高,但具体问题究竟出在哪里?答案可能隐藏在代码的结构性复杂度中。美国软件工程师Thomas McCabe在1976年提出的环形复杂度(Cyclomatic Complexity)度
2025-07-02
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软件架构
2025-07-02
【LLM】如何使用DeepSeek推理模型(deepseek-reasoner)
一、模型简介 DeepSeek推理模型(deepseek-reasoner)是DeepSeek推出的一款具备深度推理能力的AI模型。其核心优势在于通过**Chain of Thought(CoT,思维链)**机制,在生成最终答案前先进行逻辑推理过程的详细推导,从而显著提升回答的准确性和可解释性。该模
2025-07-02
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大语言模型
2025-07-01
【工具】Cursor/Cline使用中文回答配置
Cursor配置 Cline配置
2025-07-01
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开发工具
2025-07-01
【工具】微信使用默认浏览器打开链接
背景 MacOS下,微信中的链接默认打开方式是微信套壳浏览器+弹窗,其中存在很多限制,比如检测安全之类的 最终就会导致该链接最后还是要在浏览器打开 为了避免这种默认行为,可以进行如下操作 操作方法
2025-07-01
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开发工具
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