在数字化工作时代，一款高效、便捷的终端工具对于开发者、系统管理员和网络工程师等人群来说至关重要。Electerm 作为一款开源免费的跨平台终端模拟器，凭借其丰富的功能和优秀的用户体验，成为了众多用户的首选。Electerm 的简介集终端模拟器、文件管理、远程连接、SFTP 客户端等功能于一体，支持 Windows/macOS 和 Linux 等多种操作系统。不仅功能强大，而且界面简洁直观，易于上手。Electerm 支持在同一窗口中运行多个 SSH 会话，方便用户可同时管理多个远程服务器。同时，它还支持多种认证方式，包括密码、密钥、双因素认证等，充分满足不同用户安全需求。安装方法Windows 系统的安装方法访问 Electerm 的官方网站，进入下载页面，找到 Windows 相关安装包。下载完成后双击安装包，进入欢迎界面，选择安装模式，浏览选择安装位置点击安装，等待安装完成即可。另外，也可选择下载免安装版，解压到磁盘自定义目录，直接打开 electerm.exe 就能使用了。Linux 系统的安装方法对于一些 Linux 发行版，如 Ubuntu、Kylin 等，用户可直接通过系统的内置软件商店进行安装：使用方法SSH 连接项打开 Electerm 后，在主界面点击左上角的加号，选 SSH。在弹出的对话框中输入主机地址、用户名以及密码等相关信息，点击连接按钮。文件传输 ...继续阅读 (7)

大型语言模型如DeepSeek正在重塑人工智能领域，但其训练过程对大多数开发者而言仍是一个"黑箱"。本文深入剖析DeepSeek大模型训练的核心技术，包括Transformer架构、分布式训练策略、混合精度计算等关键技术。我们将通过2000+行详细注释的PyTorch代码，展示如何从零开始构建和训练一个类DeepSeek模型。文章涵盖自注意力机制数学原理、数据并行处理、梯度累积等高级主题，并提供了完整的训练循环实现、性能优化技巧以及模型评估方法。无论您是希望深入理解大模型工作原理的研究者，还是计划训练自定 ...继续阅读 (7)

随着信息爆炸时代的到来，海量文本数据的高效处理与理解成为亟待解决的问题。文本摘要作为自然语言处理（NLP）中的关键任务，旨在自动生成简明扼要的文本摘要，帮助用户快速获取关键信息。近年来，基于深度学习的预训练语言模型，尤其是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），在文本理解和生成任务中取得了显著进展。本文深入探讨了如何利用Python和BERT模型进行文本摘要，包括数据预处理、模型构建与训练、摘要生成及结果评估等环节。首先，介 ...继续阅读 (7)

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（如GPT、LLaMA等）正在重塑技术与社会的面貌。本文深入探讨大模型的核心技术，包括Transformer架构、预训练与微调机制，以及其在自然语言处理、图像生成与跨模态任务中的应用。通过详细的数学推导和代码示例，阐释大模型的工作原理及其优化方法。文章还分析了大模型在医疗、教育、工业等领域的变革潜力，同时探讨其伦理与隐私挑战。结合Python代码实现，包括注意力机制、模型训练与推理过程，旨在帮助读者深入理解大模型的魅力与未来。最终，本文展望了人工智能如何在效率、公平与创新之 ...继续阅读 (7)

联系：手机/微信(+86 17813235971) QQ(107644445)标题：ORA-600 kddummy_blkchk 数据库循环重启作者：惜分飞©版权所有[未经本人同意,不得以任何形式转载,否则有进一步追究法律责任的权利.]一个运行在hp平台的10g rac突然异常,之后运行一段时间就自动重启,客户让对其进行分析和解决Thu May 8 06:23:21 2025 ALTER DATABASE OPEN Picked broadcast on commit scheme to generate SCNs Thu May 8 06:23:21 2025 Thread 1 opened at log sequence 74302 Current log# 1 seq# 74302 mem# 0: /dev/vgdata/rrac_redo01 Successful open of redo thread 1 Thu May 8 06:23:21 2025 MTTR advisory is disabled because FAST_START_MTTR_TARGET is not set Thu May 8 06:23:21 2025 SMON: enabling cache recovery Thu May 8 06:23:22 2025 Success ...继续阅读 (7)

随着大语言模型（LLM）的快速发展，LM Studio作为一款本地化部署工具，以其简单易用的图形化界面和强大的模型管理能力受到广泛关注。本文深入探讨了如何利用LM Studio实现多模型并行运行，重点聚焦于DeepSeek系列模型与其他开源模型的协同部署。通过详细的安装配置、模型加载、资源优化和API调用实践，结合丰富的代码示例和数学推导，本文为开发者提供了一套完整的解决方案。文章涵盖了硬件要求、环境准备、模型并行运行的优化策略，以及如何通过LM Studio的API实现外部应用集成，助力开发者在本地高效运 ...继续阅读 (7)

推荐系统是当今数据驱动世界中的一项核心技术，广泛应用于电商、社交平台、媒体等领域。协同过滤（Collaborative Filtering）是最常见的推荐算法之一，它基于用户历史行为数据来推荐用户可能感兴趣的物品。协同过滤可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方法。本篇文章将详细介绍协同过滤的基本原理，结合Python中的`Surprise`库实现一个简单的推荐系统。文章包括了从数据预处理、模型构建到评价指标等全方位的内容，帮助读者理解推荐系统的基本操作和实现步骤。通过丰富的代码示例和详细的中文 ...继续阅读 (7)

近年来，大模型（Large Language Models, LLMs）技术飞速发展，DeepSeek、Ollama 和 LM Studio 等工具的出现，让本地部署和高效运行大模型成为可能。本文将深入探讨这些技术的核心架构、优化策略及未来趋势，涵盖量化推理、LoRA 微调、RAG（检索增强生成）等关键技术。我们将通过大量代码示例（包括 Python 和 Shell 脚本）展示如何高效运行大模型，并分析它们在边缘计算、多模态融合和 Agent 系统中的应用前景。文章还将讨论大模型在隐私保护、低资源环境下的优 ...继续阅读 (7)

Alger Music Player 提供网易云音乐的诸多功能，包括音乐推荐、播放历史记录、歌曲收藏管理、自定义快捷键配置等，并支持歌单、MV、专辑等完整音乐服务。 它还具有灰色音乐资源解析 (基于@unblockneteasemusic/server) 和高品质音乐试听(需网易云VIP)功能，并支持音乐文件下载（支持右键下载和批量下载）。 用户可以通过网易云账号登录同步数据。 界面方面，提供沉浸式歌词显示、独立桌面歌词窗口和明暗主题切换。⭐star数量2.8k stars🚀 核心功能亮点🎵 音乐推荐🔐 网易云账号登录与同步🎶 支持歌单、MV、专辑等完整音乐服务🎶 灰色音乐资源解析🎶 高品质音乐试听 (需网易云VIP)🎶 音乐文件下载 (支持右键下载和批量下载)📝 播放历史记录📝 歌曲收藏管理📝 自定义快捷键配置🎨 沉浸式歌词显示🎨 独立桌面歌词窗口🎨 明暗主题切换🚀 自动更新检测🚀 全平台适配 (Desktop & Web & Mobile Web)🎊 版本更新内容✨ 新功能歌曲下载内置封面歌词歌曲信息，添加无限制下载功能，优化下载页面添加下载记录清除功能添加搜索功能至歌曲列表，支持名称、歌手、专辑搜索，支持拼音匹配添加快捷键管理功能，支持全局和应用内快捷键的启用/禁用优化歌单加载、播放逻辑，提升大型歌单加载性能添加直接播放首页歌单功能添加统计服务优化历史和收藏视图的加载体验优化 ...继续阅读 (7)

本文详细介绍了如何创建一个带有左侧导航窗口的WPF应用程序。首先，通过XAML定义了主窗口的结构，包括窗口样式、背景颜色、标题栏内容等。接着，使用DrawerHost控件实现了左侧导航抽屉，并通过ToggleButton控制其展开与收起。在代码部分，通过InitMenu方法初始化了导航菜单，使用自定义控件UserControlMenuItem来显示菜单项及其子项。ItemMenu和SubItem类分别用于管理菜单项和子项的数据。最终，通过绑定和布局，实现了左侧导航窗口的动态显示与交互功能。 ...继续阅读 (7)

Ninja Saga, kalau kamu pernah bolos les demi ke warnet cuma buat nyuri misi harian Ninja Saga, selamat—kita satu angkatan.Tahun 2009 hingga sekitar 2013 adalah masa kejayaan Ninja Saga. Game berbasis browser ini hadir saat dunia masih belum kenal battle pass dan loot box. Ia sederhana, tapi addictive. Tanpa grafis 3D, tanpa efek suara bombastis, tapi bisa bikin anak-anak SMP sampai mahasiswa lupa waktu.Dibuat oleh Emagist Entertainment (developer asal Hong Kong), Ninja Saga mengusung gameplay turn-based RPG dengan latar dunia ninja yang… mirip banget sama Naruto. Tapi siapa peduli? Justr ...继续阅读 (7)

在硬盘里面放了十多年了，输入文本变成ASCII字符图案的工具， 用于一些文本内容地方贴图。基于windows 运行 DrawEnglish.zip 如Linux 下可以用figlet来实现。用的机会少，但找起来又费时费力。 ...继续阅读 (7)

你还在苦苦寻找一款功能全面、界面美观、跨平台支持的视频播放器吗？让我来给你安利一款宝藏应用——NipaPlay-Reload。这款基于 Flutter 打造的现代化视频播放器，支持 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS 五大平台，无论你使用什么设备，都能享受到一致且流畅的观影体验。NipaPlay-Reload 究竟有哪些亮点，让我们一起来深入了解一下吧！🥳告别单一平台，NipaPlay-Reload 让你随时随地畅享视频NipaPlay-Reload 最大的特点就是其跨平台性。无论你是 Windows 电脑用户，还是 macOS 的忠实粉丝，亦或是 Linux 系统的使用者，甚至是在移动设备上，NipaPlay-Reload 都能完美运行。这意味着你可以在不同的设备上无缝切换，随时随地继续你的追剧之旅，简直不要太方便！✨功能亮点：NipaPlay-Reload 让你拥有极致观影体验NipaPlay-Reload 并非只是一个简单的播放器，它还集成了许多强大的功能，让你的观影体验更上一层楼。🎬 强大的视频播放功能1、本地视频播放：轻松播放本地视频文件，无需转码，即开即看。2、弹幕支持：* 集成弹弹play，海量弹幕等你来刷，看视频不再孤单！* 支持滚动弹幕、顶部弹幕、底部弹幕等多种弹幕模式，满足你的个性化需求。* 弹幕记忆运动轨迹，时间轴跳 ...继续阅读 (7)

环境说明： php安装目录：/usr/local/php73 1、下载安装ImageMagick #imagick扩展的依赖库 cd /usr/local/src wget https://github.com/ImageMagick/ImageMagick/archive/7.0.8-61.tar.gz tar -zxvf  7.0.8-61.tar.gz cd ImageMagick-7.0.8-61 ./configure --prefix=/usr/local/imagemagick make make install 2、下载安装imagick扩展 cd /usr/local/src wget http://pecl.php.net/get/imagick-3.4.4.tgz tar -zxvf  imagick-3.4.4.tgz cd imagick-3.4.4 /usr/local/php73/bin/phpize ./configure --with-php-config=/usr/local/php73/bin/php-config --with-imagick=/usr/local/imagemagick make make install 3、在php.ini里面加上扩展 vi /usr/local/php73/etc/php.ini extension=" ...继续阅读 (7)

有小伙伴反馈说侧边栏随机图出现了重复，有些审美疲劳，要求杜老师再更新一些图片，正好聊天广场有小伙伴分享了一个美图的网址。本文分享如何使用 Python 脚本下载指定网页的图片文件，需要的小伙伴可以参考文中代码。代码需求使用 Python 的语言编写一个脚本，下载指定网址中包含的多种格式图片文件，如 JPG 和 PNG 格式图片。将图片保存至指定的目录中，可以指定绝对路径，或者相对路径。并用随机数重命名，防止同名图片触发覆盖事件。尽可能使用 Python 的标准库，尽量避免使用第三方库。变更解释导入必要的库：包括os/requests/re以及random；定义函数：download_images函数可用于下载图片；获取图片链接：使用正则表达式从网页内容中提取图片 URL；下载保存图片：使用requests库下载图片，并且使用random库生成随机数作为文件名；指定目录：确保保存目录存在，如果不存在则创建；获取内容：使用requests库获取网页内容。功能代码12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152import osimport requestsimport reimport randomdef download_i ...继续阅读 (6)

Nginx 是一个高性能的 HTTP 服务器和反向代理服务器，广泛应用于处理高并发请求。然而，默认配置并不一定适合所有场景，尤其是在高流量或复杂业务逻辑的情况下。本文将介绍一些 Nginx 的基础配置优化和缓存的使用方法以提升 Nginx 的性能。基础配置优化调整worker_processes以及worker_connectionsNginx 使用多进程模型处理请求。worker_processes定义 Nginx 使用的工作进程数，而worker_connections定义每个工作进程可以处理的最大连接数：1234worker_processes auto;events {worker_connections 1024;}参数作用如下：参数作用worker_processes设置为auto可以让 Nginx 自动根据 CPU 核心数来分配工作进程数。如服务器有 4 个 CPU 核心，Nginx 会启动 4 个工作进程。worker_connections这个值决定了每个工作进程可以处理的最大连接数。通常，可根据服务器的内存和网络带宽来调整这个值。1024是一个常见起点，可以调整到 2048。启用keepalive长连接HTTP 协议中的keepalive机制允许客户端和服务器在同一个连接上发送多个请求，减少了 TCP 连接的建立和关闭开销：1234http ...继续阅读 (6)

清明节假期，探索磐安县的浙中318川藏线，体验惊险刺激的自驾之旅，从悬崖村到花溪风景区，再到榉溪村，沿途领略大盘山的自然美景和深厚的文化底蕴，感受浙中盆景和天然氧吧的魅力。 ...继续阅读 (6)

快速部署私有微信编辑器之前都是在使用开源作者提供的官方演示站点, 但是最近不知道是不是网络问题，我打开站点比较慢，即使上了手段WeChat Markdown Editor一款高度简洁的微信 Markdown 编辑器：支持 Markdown 语法、自定义主题样式、内容管理、多图床、AI 助手等特性项目地址: doocs/md功能特性• 支持 Markdown 所有基础语法、数学公式• 提供对 Mermaid 图表的渲染和 GFM 警告块的支持• 丰富的代码块高亮主题，提升代码可读性• 允许自定义主题色和 CSS 样式，灵活定制展示效果• 提供多图上传功能，并可自定义配置图床• 便捷的文件导入、导出功能，提升工作效率• 内置本地内容管理功能，支持草稿自动保存• 集成主流 AI 模型（如 DeekSeek、OpenAI、通义千问），辅助内容创作那为啥选择它，主要是我的博客系统Solitudes也支持它的语法，我只要写一次就可以复用。PS: 打个广告 Solitudes 是使用 Go 编写的轻量博客引擎, 我的博客是魔改版，一直说要把改动 PR 到上游一直鸽到现在部署部署比较简单，官方也提供了镜像docker 部署执行完如下命令后，访问你的 80 端口就可以了docker run -d -p 80:80 doocs/md:latestk3s+caddy下面仅供参考--- apiVersio ...继续阅读 (6)

Cherry Studio：搭建个人知识库的完美助手！之前我曾写过一篇关于如何基于LobeHub 部署个人知识库的文章。有朋友反馈上手难度较高，因此今天我想再推荐一款非常适合我们国人的 AI 助手——Cherry Studio。这款工具非常易于使用，现已基本完成对 LobeHub 的替代。为什么我现在选择使用它呢？我觉得主要有以下几个优点：客户端支持：兼容 macOS 和 Windows 系统，下载安装后便可直接使用，无需复杂的服务部署。数据私有化：非 SaaS 服务，数据管理更加安全。内置丰富的提示词模板（智能体），大大提高使用效率。便捷的数据备份，让信息管理更顺畅相较于 LobeHub，Cherry Studio 唯一不足之处在于多客户端之间的记录同步和合并。但我相信，有了 AI 的加持，这些问题在后续都将迎刃而解（这里先给大家埋个伏笔!）总之，Cherry Studio 上手简单且功能强大。如果你在寻找一款优秀的 AI 终端应用，我毫不犹豫地推荐它，真的是YYDS!安装 Cherry Studio打开 Cherry Studio 官方下载页面https://cherry-ai.com/download，根据你的操作系统进行下载。如果是 macOS 系统，M 系列用户请下载 Apple 芯片版本。当然，如果你有相关技术，还可以通过官方 GitHub 开源项目下载CherryHQ ...继续阅读 (6)

我个人 Caddy 粉哈，习惯 Caddy 一梭子，从我历史博客中就可以看出来。最近写了两个 Caddy 的插件，geocn和gfw.源码及镜像源码ysicing/dockerfiles#caddy以下是我构建好的镜像，可以根据自己的环境拉取ysicing/caddy2ghcr.io/ysicing/caddy2registry.cn-beijing.aliyuncs.com/k7scn/caddy2ccr.ccs.tencentyun.com/k7scn/caddy2源码构建需要 go 环境了go install github.com/caddyserver/xcaddy/cmd/xcaddy@latest xcaddy build \ --with github.com/caddyserver/jsonc-adapter \ --with github.com/caddy-dns/cloudflare \ --with github.com/caddy-dns/tencentcloud \ --with github.com/caddy-dns/alidns \ --with github.com/ysicing/caddy2-geocn \ --with github.com/ysicing/caddy2-gfw \ - ...继续阅读 (6)

在 Debian 12（以及 Debian 9 及以上版本）中，/etc/rc.local 是配置开机自启动脚本的传统方式，但默认未启用，导致自定义脚本无法自动运行。本文将详细指导你在 Debian 12 上启用和配置 /etc/rc.local，步骤同样适用于 Debian 9 Stretch、10 Buster 和 11 Bullseye问题背景：rc.local 为什么不生效？Debian 9 起采用 systemd 作为初始化系统，传统的/etc/rc.local默认不生效。尽管系统内置了rc-local，但默认处于禁用状态：root@debian:~$ systemctl status rc-local.service ○ rc-local.service - /etc/rc.local Compatibility Loaded: loaded (/lib/systemd/system/rc-local.service; static) Drop-In: /usr/lib/systemd/system/rc-local.service.d └─debian.conf Active: inactive (dead) Docs: man:systemd-rc-local-generator(8)以下是默认的 ...继续阅读 (6)

对象存储和 Web 服务是开发者必备工具。MinIO 凭借高性能和 S3 兼容性成为存储领域的“顶流”，Caddy 则以自动 HTTPS 和极简配置深受开发者喜爱。结合 Docker Compose，只需 5 分钟，你就能搭建一个安全、高效的对象存储服务！本文手把手教你部署 MinIO + Caddy。前提要求群晖/大盘鸡（大硬盘 VPS）：运行 MinIO 服务。大带宽机器（如腾讯云锐驰 200）：运行 Caddy，代理 MinIO 服务。组网服务（如Tailscale/EasyTier）：确保内网互联互通我的网络环境通过组网服务实现全链路打通，家里的群晖与腾讯云锐驰无缝互联，Caddy 代理内网 MinIO 服务，借助锐驰大带宽对外提供高效访问。为啥选择 MinIO + CaddyMinIO：开源、S3 兼容、支持分布式存储，轻松应对海量数据。Caddy：自动 HTTPS、配置简洁，专为高并发优化，支持丰富插件。Docker Compose：一键部署多容器，省时省力。组合优势：Caddy 为 MinIO 提供安全访问和负载均衡，Docker Compose 确保部署简单，完美适配静态文件托管、API 服务或私有云存储。5 分钟快速部署根据需求，可选择在同一机器上部署或分布式部署。我因跨机器需求，选择分布式部署。部署 MinIO群晖已支持 Docker Compose，通用配置如 ...继续阅读 (6)

作为一名开发者，我下班后除了写写代码、折腾技术，也喜欢通过游戏放松一下。塔防类游戏是我的最爱，尤其 Ironhide Game Studio(铁皮) 的Kingdom Rush系。这系列塔防游戏以扎实的玩法、精致的设计和恰到好处的挑战性，俘获了无数玩家的心。今天，我想向大家安利这个系列，希望你也能爱上它的独特魅力！Kingdom Rush 系列简介We make the games we'd love to play!Steam 直达Kingdom Rush系列始于 2011 年的 Flash 游戏《Kingdom Rush》（早期我记得叫皇家守卫军, 现在普遍翻译为王国保卫战），随后推出了多款续作，覆盖 PC、移动端（iOS/Android）和主机平台，核心玩法保持一致，同时不断创新。目前包括以为五代作品(衍生品不算)：-《Kingdom Rush》（2011）：初代经典，奠定系列基础。-《Kingdom Rush: 前线》（2013）：地图更复杂，敌人多样。-《Kingdom Rush: 起源》（2014）：优化塔升级，精灵主题, 节奏感比较好。-《Kingdom Rush: 复仇》（2018）：扮演反派，暗黑风格暗黑风格搭配创新塔种， 我最推荐。-《Kingdom Rush 5: 联盟》（2024）：双英雄机制，通关难度适中，兼顾新老玩家。游戏设定在一个奇幻世界，玩家扮演指挥 ...继续阅读 (6)

感觉最近售卖杜甫的 IDC 有点多，最近凑热闹买了几台杜甫(物理服务器简称)，本文不会过多介绍安装 PVE，仅记录配置 dhcp安装 PVE 环境推荐先安装 Debian12 环境，在这个的基础上部署 PVE 环境。物语云暂时只支持系统， 配置 96 核 128G1T 存储 399 元/月，境内服务器狗云杜甫支持 PVE 环境，配置 48 核 64G1.92T 存储 450 元/月，香港 KCDebian12 安装 PVE推荐使用https://github.com/oneclickvirt/pve这个项目，基本很稳, 一键虚拟化项目。细节这里就不多说了，更多可以参考文档配置 DHCP默认情况下，是没有配置 DHCP 的，不然每次创建虚拟机后还要手动配置多麻烦，也没cloud-init添加 NAT 网桥如果你是按照上面的文档安装，整个流程走完 NAT 网桥默认已经配置完成了的。示例配置文件应该如下, 具体网卡具体分析哈# /etc/network/interfaces 仅摘选相关的部分 auto vmbr1 iface vmbr1 inet static address 192.168.23.1 netmask 255.255.255.0 bridge_ports none bridge_stp off bridge_fd 0 pos ...继续阅读 (6)

自然语言理解（NLU）是人工智能（AI）领域中的重要研究方向之一，其目标是让计算机理解和处理人类语言。在NLU的众多应用中，实体识别（Named Entity Recognition，NER）是基础而关键的任务之一。实体识别旨在从文本中提取出特定的实体，如人名、地名、时间等。本篇文章将详细介绍如何利用Python中的自然语言处理工具（如spaCy和NLTK）来实现实体识别系统。文章将包括理论讲解、代码示例和中文注释，帮助读者理解实体识别的基本概念、实现步骤以及常见的技术挑战。通过具体的实例和详尽的解释，读者 ...继续阅读 (6)

随着边缘计算的兴起，将大型语言模型（LLM）部署到资源受限的边缘设备成为研究热点。Ollama凭借其高效的模型压缩技术和轻量级推理框架，为DeepSeek等先进模型的边缘部署提供了可能。本文深入探讨Ollama的模型压缩技术（如量化、蒸馏和动态量化），并以DeepSeek R1为例，展示其在边缘设备（如Raspberry Pi 5）上的部署实践。文章结合理论分析、数学建模和大量Python代码（含详细中文注释），阐述模型压缩原理、部署流程和性能优化策略。实测结果表明，Ollama的压缩技术可将DeepSee ...继续阅读 (6)

在Python的面向对象编程中，魔法方法（也称为特殊方法）为开发者提供了强大的功能，使得对象的行为更加灵活和动态。其中，`__call__`、`__new__`和`__del__`作为三个关键的魔法方法，分别在对象被调用、创建和销毁的过程中扮演着重要角色。本文将深入解析这三个魔法方法的工作原理、应用场景及其在实际编程中的使用方式。通过详细的代码示例和中文注释，读者将全面理解如何利用这些方法来优化Python代码结构，提高代码的可读性和可维护性。此外，文章还将探讨在使用这些魔法方法时需要注意的潜在问题和最佳实 ...继续阅读 (6)

【引】AI Agent的实际效能高度依赖于其可集成的工具生态。当Agent无法接入关键数据源或功能接口时，其应用价值将大幅受限。这一核心挑战直接决定了Agent能否在真实场景中发挥作用。MCP通过建立统一的工具连接规范，为Agent开发提供了标准化接入框架。该协议不仅简化了Agent与多样化系统的集成过程，还显著扩展了Agent的任务处理能力，使开发者能够更高效地构建具备复杂功能的智能体，实现从基础查询到业务决策的多层次应用。那么，如何进一步理解MCP呢？其技术架构及工作原理是怎样的？典型的应用场景有哪些？ ...继续阅读 (6)

生成式人工智能（Generative AI），特别是大型语言模型（LLMs），在自动化和辅助代码生成任务方面展现出巨大潜力。然而，其固有的逐字符（token-by-token）生成机制，在处理大规模、复杂的代码库和文档时，若每次都需从头处理上下文，则面临效率低下的挑战。本报告旨在深入剖析这一问题，并重点探讨**预上下文生成**作为核心工程化手段，如何显著提升代码生成的效率和质量。我们将详细分析在生成过程中实时处理上下文的局限性，阐述通过预先生成和结构化必要上下文信息，并结合高效检索机制（如检索增强生成 RAG 及其高级形态），从而优化代码生成流程的解决方案。报告还将讨论上下文缓存、模型架构优化、知识蒸馏等补充技术如何与预上下文策略协同作用。此外，本报告将结合 DeepWiki、Context7 及 DeepWiki-Open 等案例，分析实际系统中预上下文生成与利用的架构考量与实现策略，最终为构建以预上下文为基础的高性能 AI 代码生成系统提出综合建议。核心观点认为，未来的发展方向在于从依赖即时上下文处理的生成模型，转向集成了智能化的上下文预生成、管理和高效检索能力的工程化、情境感知系统，从而实现显著的效率提升。 ...继续阅读 (6)

这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。（[通知] 下周五一假期，周刊休息。）本杂志开源，欢迎投稿。另有《谁在招人》服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系（yifeng.ruan@gmail.com）。封面图大阪世博会的中国馆，以"中华书简"为主题。（via）未来就是永恒感的丧失有一类人叫做未来学家（Futurists），专门研究未来。这类人通常很快被忘记，因为他们的预测基本不准。就算偶尔说对了，后人也会觉得稀松平常。历史上最著名的未来学家，大概是一个叫做阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler，1928--2016）的美国人。上个世纪七十和八十年代，他写过很多预测未来的书，非常畅销。1983年，国内就引进了他的书，轰动一时。时过境迁，现在几乎没人提他了。前些日子，一个朋友对我说，你可以去看看他的书，居然没有完全过时。我看了一些片段，很震惊。这些片段根本不像写于半个世纪之前，更像写于现在。托夫勒的第一本书，叫做《未来的冲击》，写于1970年，国内有中文版。下面就是他的主要观点。大家一定要记住，这些话写于1970年，那个时候还没有信息革命，既没有个人电脑，也没有手机和互联网。托夫勒认为，人类以前是农业社会，现在是工业社会，即将进入超工业社会。超工业社会有两个特征。首先，工业人口只占少部分，大部分人从事脑力劳动。其次，即使少部分人从业工业，生产出来的工业品，也大大超过需要。那么， ...继续阅读 (6)