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LifeTrace：智能工作轨迹记录与检索系统 LifeTrace是一款本地化部署的工作轨迹管理系统，通过结构化记录电脑操作（窗口/应用/行为），结合向量检索技术实现高效回溯。核心功能包括：工作日志检索、AI助手背景自动补充、与FreeTodo任务管理联动。系统采用Python+FastAPI后端和Next.js前端架构，支持SQLite+ChromaDB存储。部署需配置Python 3.12、N
（表 5）：UV-CoT 通过自评估（目标模型作为评估器）表现仍远超目标模型 LLaVA-1.5-7B（+4.8%），接近 12B 模型 OmniLMM-12B（-0.2%）。总有一些你不认识的人，知道你想知道的东西。（表 1）：在六大基准上，优于有监督的思维链模型 Visual-CoT-7B，远超目标模型 LLaVA-1.5-7B 和其他无思维链模型。SFT 仅利用人工标注的「正样本」（正确区域
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Anthropic 开发的一个开放标准协议，用于让 AI 助手能够安全地连接各种外部数据源和工具。为 AI 应用提供统一的方式来访问数据和工具类似于 USB-C 接口 - 一个标准协议连接多种服务让 AI模型 能够访问文件系统、数据库、API 等外部资源。
1、近期MCP服务器非常火爆，作为LLM大模型的通用工具手脚，MCP可以帮助LLM大模型实现更好的功能。本人经常使用cursor来进行代码的编辑，正巧cursor在0.47版本之后，MCP的相关设置进行了大更新，那么就来尝试一下吧。
UV 紫外相机在半导体制造领域的应用
紫外UV相机在机器视觉检测方向的应用
在 Python 里，BaseModel 是 pydantic 库提供的一个基类，pydantic 是用于数据验证和设置管理的强大库。
步骤3：在 VSCode 中选择注册的内核。打开 Notebook 点击内核选择按钮。选择 uv_llm（刚才设置的显示名称）
执行命令后，会在当前目录中创建名为mcpTest的文件夹。执行命令后，会在本地创建.venv。
前文介绍了 uv 的主要使用过程. 相较于传统的pip不仅是功能更丰富, 速度也是嘎嘎快. 本文就来做一个实际速度测试对比. 以下测试均使用, 在 Docker 环境中分别启动新的容器进行无本地缓存的冷安装. 使用 Docker 镜像, 内置 Python 版本 3.9.20, 记录创建虚拟环境以及安装 pandas, boto3, flask 的用时.
gl_FragColor 的四个参数分别代表：红、绿、蓝、透明度，x轴的数据放到显示红色的区域，自然就是x轴越大红色越多啦~同理，绿色蓝色也是这样。当红绿蓝颜色一样多时，就会显示灰色啦。那么，为什么有这个效果呢？
load_dotenv 是 Python 的 python-dotenv 库提供的函数，用于从 .env 文件加载环境变量，适合本地开发和敏感信息管理。多环境管理：加载多个文件（如 .env.dev 和 .env.prod），通过优先级覆盖变量。默认值：防止环境变量未定义。
下载得到uv-installer.sh文件，将该脚本放置到linux机器中执行。还是出现了安装包无法下载的情况，使用Windows终端电脑浏览器下载。上面日志文件中输出的admin账号和密码登录到Web端即可查看了。文件再移植到Linux机器，再次指定依赖文件来执行安装。使用官方推荐的约束文件安装，防止依赖冲突。执行上面依然出错，无法下载特定依赖文件。（约束）功能能极大提高安装成功率。然后重新执行
摘要：Python包管理工具uv凭借卓越性能成为2025年推荐首选。作为Rust编写的高效工具，uv安装速度比pip快5-10倍，比conda快2-10倍，其原生uvadd命令更减少PyPy兼容开销。uv支持虚拟环境管理，通过uvvenv创建环境、uvsync同步依赖。建议搭配Python3.10+使用，特别适合追求极致速度的项目。与传统工具相比，uv专注Python生态，在多语言支持方面不如co
机器视觉滤光片怎么选？
uv是一个用Rust编写的极速Python包管理器和解析器，它旨在替代pip、pip-tools、virtualenv、venv、pyenv、pyenv-virtualenv等多个传统工具，提供一体化的高效解决方案。# 使用私有PyPI源对于个人开发者：极大提升开发效率，简化工作流对于团队：统一的工具链，减少环境差异对于企业：加快CI/CD流程，节省计算资源虽然uv还在快速发展中，但其展现出的潜力
四旋翼数模仿真LQR机器人研究方案，LQR控制器，动态系统建模采用S-Function，动态显示用的机器人系统工具箱中的UAV box。PID常见而LQR方案不多见，帮助你节省时间，自己搞也许少则两三个月，多则半年才能跑通，时间更值钱。核心算法都在，建模没有解耦，没有分定高和姿态子系统，整体运算。研究学习很好的方案在机器人研究领域，四旋翼飞行器的仿真与控制一直是热门话题。今天，咱就来唠唠四旋翼数模
【从0到1大模型应用开发实战】01｜本地跑起第一个 LLM：Python + uv + Ollama
MP偏振相机在工业视觉检测中的应用
但通过普通的 pip install loguru 命令，依赖默认安装在了用户目录： C:\Users\ruyuz\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages。- 项目使用的是虚拟环境（ .venv 目录），位于 C:\Users\ruyuz\Desktop\CodeRAG-main\.venv\Lib\site-packages。思考：conda
Dify升级1.3.0后api的依赖管理从poetry切换为了uv管理，但是官网暂时还没有更新。在此记录一下 uv 依赖管理操作。
最近，在学习大模型MCP相关知识时，接触到了UV这个python包的管理工具，网上说比pip、conda、poetry等工具好用，为了验证效果，尝试安装使用一下。
本文介绍了Tare使用MCP。首先，通过PowerShell运行命令以安装uv工具。接着，在modelcontextprotocol/servers中配置Git命令，指定仓库路径为E:\CodeSpace。最后，创建agent完成配置。如果需要删除相关链接，文中也提供了相应的指引。整个过程通过命令行操作，确保工具的正确安装和配置。
解决部署国产AI Agent 开源项目 MiniMax-M1时 Hugging Face 模型下载报错解决方案
在使用 uv 工具添加 httpx 依赖时，指定华为镜像源 https://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simple 出现 SSL 证书验证失败问题。错误提示为 invalid peer certificate: UnknownIssuer。解决方案是添加 --native-tls 参数使用系统 TLS 证书，同时通过 --allow-insecure-host 允
本文记录了在UV环境中部署Qwen2.5-7B大模型时遇到的"ModuleNotFoundError: No module named 'pyairports'"错误及解决方案。
本文记录了在搭载华为昇腾310P3的边缘设备上部署视频追踪算法的Docker化实践。通过详细摸排宿主机环境（驱动23.0.1+CANN8.0.0），提取匹配的安装包构建镜像，解决了驱动版本匹配和动态库路径缺失等关键问题。文章提供了完整的Dockerfile示例，重点说明了环境变量配置和驱动挂载方法，并给出docker-compose编排方案，确保容器能正确访问NPU硬件设备。该方案实现了算法在异构
未解决runtime error即import java.util.HashMap;import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);while(sc.hasNext()) {String s=sc.nextL
UV-苹果系统M系列芯片安装（可用于Python多环境管理的工具）独立安装器：这里着重介绍一下因墙太高或者网络问题导致使用 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh命令安装失败的方式：手动下载版本，然后将install.sh与下载的东西放在同一目录下，执行sudo sh install.sh即可，效果和使用 curl -LsSf https:/
代码如下public static void main(String[] args) {BigDecimal u = new BigDecimal(-10);BigDecimal v = new BigDecimal(10);BigDecimal[] dirAndSpeed = getDirAndSpeed(u, v);...
在 Python 的包管理生态中，已有如 pip、pip-tools、poetry、conda 等多种工具，各具特色和功能。本文将介绍由 Astral 公司推出的包管理工具 uv，它采用 Rust 编写，目标是打造 “Python 版的 Cargo”。uv 提供了高性能、兼容性强且易于使用的包管理体验，在安装速度、依赖解析和项目管理等方面表现出色，为 Python 开发者带来了全新的选择。前排提示
转载一:https://blog.csdn.net/u013350495/article/details/10604282转载二(uniapp页面速成提效工具)uniapp uview ui 可视化,完全自由拖拽,一键生成flex代码网站:http://aicode.shagua.wiki/uni/index.html#/十大特性1.可视化,自由拖拽,推导出flex布局,尽可能兼容多端(h5,微信
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