PyCharm 2025.2：面向工程师的 AI 工具
引言 随着人工智能技术的快速发展，AI 工程师对开发工具的需求也在不断提升。PyCharm 2025.2 版本带来了革命性的 AI 工具包，将 AI 开发所需的实验、调试、评估和部署功能原生集成到 IDE 中。这一重大更新不仅提升了开发效率，也为 AI 工程师提供了更强大的工具支持。本文将详细介绍 ...
MCP神器！MCP-USE 一键部署连接任何MCP服务器
`mcp-use` 是连接任何 LLM 到任何 MCP 服务器并构建自定义 MCP 智能体最简单的开源方式，无需依赖闭源或特定应用客户端。 它解决了开发者在构建 AI 智能体时面临的工具集成复杂性问题，让开发者能够轻松地将 LLM 连接到各种工具，如网页浏览、文件操作等。 ...
磁盘挂载和Kafka概念和使用场景理解
目录1.磁盘挂载：到底在“挂”什么？2.Topic 到底是什么？3.客户端能不能自己建 Topic？4.Java 是必须的吗？5.结论速查表6.三副本高可用的话三台云主机是什么关系？应该是每个主机上给一个broker（broker是啥），然后需要构建一主两从吗？然后topic的理解是什么？类似于创建 ...
vivo Pulsar 万亿级消息处理实践（4）-Ansible运维部署
本篇文章主要从Pulsar运维痛点、Ansible简介、Ansible核心模块详解、Ansible自动化部署zk集群、Ansible自动化部署Pulsar集群几个维度向大家介绍vivo Pulsar万亿级消息处理实践之运维部署。 ...
langgraph开发Deep Research智能体-项目搭建
前言 大家都说2025年是AI Agent元年，自然agent智能体开发也非常热门。很多公司的所谓的智能体其实是通过扣子、dify这种平台配出来的。就像是通过低代码平台配置出来的web页面一样，虽然能用，但是如果你的需求很复杂，往往平台就无法满足你的需求。作为程序员所以我们还是得需要自己动手来实现智 ...
彩笔运维勇闯机器学习--cpu与qps的线性关系
前言 书接上文，上一小节简单介绍了一元回归的基本原理、使用方式，作为运维，实践才是最重要的，那本小节就来实践一下我们之前的话题：探索cpu与qps的关系 获取数据 1. cpu数据 由于我的监控数据在阿里云的prometheus上面，并且阿里云也提供了一种查询方式，通过本地搭建的prometheus ...
告别手动更新！WinForm 应用轻松集成自动升级功能 (HHUpdateApp)
前言 在桌面应用开发领域，版本更新始终是影响用户体验的关键环节。传统的更新方式不仅操作繁琐，还常伴随兼容性风险。对于桌面应用程序而言，实现一个高效且用户友好的自动更新机制尤为重要。 今天推荐一款专为 .NET 经典桌面应用设计的轻量级工具，以极简配置实现无缝更新，让大家告别复杂的脚本编写，专注于核心 ...
uni-app项目后台页面数据更新方案
uni-app项目针对运行的在后台的页面，在切换回前台的时候希望能做页面数据更新，一起看看我项目中使用的方案吧 ...
从经典产品看大模型方向
信息化，数字化，智能化，作为一个正好横跨这三个阶段的互联网十年民工，想聊一聊这个过程中：几款经典的产品。 ...
MySQL 中常见的日志有哪些？是如何实现事务的？
MySQL 中常见的日志有哪些？ MySQL日志主要包括查询日志、慢查询日志、事务日志、错误日志、二进制日志等。其中比较重要的是 bin log（二进制日志）和 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）。 bin log bin log是MySQL数据库级别的文件，记录对MySQ ...
VS Code 中把「自己部署的 Coder 模型」变成 AI 编程助手
公司内部部署了一个QWen-Coder的7B小模型，这个模型虽然不大，但是验证后发现效果还不错。 所以，希望能够在VS Code中使用这个模型来辅助编写代码，这样就可以避免使用其他付费模型。 1. 安装插件 在 VS Code 的开源 AI 插件中，Continue 这个插件评价还不错，功能也能满足 ...
用块状数组求解区间众数问题
上期回顾：https://www.cnblogs.com/ofnoname/p/18994725 在上一篇文章中，我们介绍了块状数组的基本原理。 而区间众数问题就是一个典型的适合用分块解决的问题。由于众数不满足区间可加性，直接使用传统数据结构（如线段树）较为困难。但块状数组通过预处理块内信息，结合零 ...
一步一步学习使用LiveBindings（12） LiveBindings与具有动态呈现的TListView
在这一课中，将学习如下的内容： * 1.TListView.ItemAppearance外观基础。 * 2.使用DynamicAppearance进行动态外观的定义。 * 3.通过一步一步的操作案例来学习TListView的设计和事件处理。 ...
vLLM框架：LLM推理的高效机制
vLLM框架：大语言模型推理的高效机制 vLLM 是由加州大学伯克利分校团队开发的高性能大模型推理框架，通过创新的显存管理和调度策略，解决了传统推理框架在部署大模型时面临的显存利用率低、吞吐量不足、并发处理效率低等问题。vLLM的核心优势在于其独特的PagedAttention显存管理机制和连续批处 ...
为什么RAG技术可以缓解大模型知识固化和幻觉问题
1、大模型知识固化和幻觉问题 要理解大模型的时效性问题，需首先明确其技术原理：大模型通过输入文本与已固化在神经网络中的知识进行匹配，预测并输出概率最大的文本内容作为答案。其固化知识的神经网络形成于前期训练阶段，训练输入源自人类现有知识数据（包括互联网及线下知识数据）。模型一旦训练完成，其知识范围便被 ...
《我用AI打造了一个“数字的我”，它帮我看清自己，从此告别选择困难症》
《我用AI打造了一个“数字的我”，它帮我看清自己，从此告别选择困难症》 1、AI时代，认识自己，是你最硬核的生产力 你有没有过这样的瞬间？ 夜深人静，你刷着B站，看到那些技术大神、创业新贵，分享着他们改变世界的项目。你一边跟着热血沸腾，一边关掉视频，看着自己备忘录里躺着的十几个“绝妙的Idea”，心 ...
2025杭电多校第八场 最有节目效果的一集、最自律的松鼠、最甜的小情侣、最努力的活着 个人题解
最努力的活着 数学 #高精度 题目 思路 注意到本题给的\(1\leq n\leq 1e 12\)，因此需要使用\(\_\_int 128\)（最大可以存\(2^{128}\)）来提高精度 贪心地想，为了使得最后的答案最大，每次删去的数必然要尽可能小，因此每次删去最小的\(\frac{len}{w} ...
一款基于 WPF 开源、轻量级的 Markdown 编辑器
前言 Markdown 作为一种轻量级标记语言，因其简洁易读的语法和强大的文档处理能力，受到了广大开发者和内容创作者的青睐。今天大姚给大家分享一款基于 WPF 开源、轻量级的 Markdown 编辑器：MdXaml。 项目介绍 MdXaml 是一款基于 WPF 开源（MIT license）、免费、 ...
终于有人讲明白了！解读Agent 4大协议：MCP/ACP/A2A/ANP
大家好，我是汤师爷，专注AI智能体分享，致力于帮助100W人用智能体创富~ 最近这几年，AI智能体（Agent）越来越火了。 不少人可能还停留在AI就是个聊天机器人的认知，其实现在的AI智能体，已经能推理、能规划、还能协作，不仅能干活，还能和别的智能体联手干更大的活，甚至能跨企业、跨行业一起合作。 ...
