我们希望 AI 能像人一样“看”到 WPS 界面，然后根据指令（如“保存文件”）自动点击按钮或输入文字。整个过程不需要联网，全部在本地运行。deepseek r1 模型：一个本地运行的 AI，能理解任务并生成操作指令。：一个工具，用于解析 WPS 界面的截图，识别按钮和文本框。辅助工具：截图工具 mss 和自动化工具 pyautogui。通过以上步骤，你可以用本地 AI 和 OmniParser

它不仅支持主流的 LLM（如 GPT-3.5、GPT-4 等），还提供了丰富的工具链和 API，让你能够轻松构建具备智能对话、文档处理、数据分析等功能的应用。LangChain4J 的出现，不仅为 Java 开发者打开了一扇通往 AI 的大门，也为 Java 应用的智能化转型提供了强大的工具支持。它通过提供统一的 API 和工具链，让开发者能够轻松调用各种 LLM，并将其嵌入到自己的 Java 应

Apache Tomcat是一个开源的Java Servlet容器和Web服务器，由Apache软件基金会开发，支持Java Servlet、JSP、EL和WebSocket等Java EE规范。Tomcat自1999年诞生以来，经历了多个版本的演进，逐渐成为轻量级且功能强大的Web容器。其核心架构包括Server、Service、Connector、Engine、Host和Context等组件，

Java凭借其强大的跨平台能力、稳定的性能表现以及庞大的开发者生态，正在成为大模型推理（Inference）领域的“秘密武器”。在这篇文章中，我们从零开始，详细讲解了Java与大模型的结合原理，并通过一个实战项目展示了如何用Java打造一个AI问答机器人。大模型（Large Language Models，LLMs）是一种基于深度学习的自然语言处理模型，通过海量数据的训练，具备强大的文本理解和生成

本文将为你详细解析常见网络协议的由来、作用以及它们之间的关系，从最基础的概念到实际应用，手把手带你走进网络协议的世界。通过本文的学习，你应该已经对常见的网络协议有了全面的了解。从物理层的以太网到应用层的 HTTP，每一种协议都有其独特的功能和作用。在实际开发中，理解这些协议的工作原理可以帮助你更好地调试网络问题、优化应用性能以及保障数据安全。在我们的日常生活中，无论是刷短视频、网购、看直播，还是使

Trae 是字节跳动推出的AI 原生集成开发环境（IDE），深度融合了 Claude、GPT-4o、DeepSeek 等大模型，支持智能代码生成、上下文理解和自动化任务执行。其核心优势包括免费使用中文友好界面和多模态开发支持。Trae 凭借其AI 原生设计和免费开放策略，成为开发者提升效率的利器。无论是快速生成项目骨架，还是解决复杂代码问题，Trae 都能通过自然语言交互实现“所想即所得”。建议开

MCP 即 Model Context Protocol（模型上下文协议），是由 Anthropic（Claude 模型的主体公司）在 2024 年 11 月推出并开源的一项创新标准。它是一种开放标准协议，用于将 AI 模型连接到各种外部工具和数据源，通俗来讲，它就如同 AI 界的 USB 接口，定义了一套规则，告诉 AI 如何调用工具，包括参数名、参数类型和参数描述等信息，还能响应 AI 的 T

本文将手把手教你如何利用 Python 和 Flask 快速搭建一个属于自己的 AI 问答系统，并集成强大的语言模型（如 OpenAI 的 GPT-3.5 或 Hugging Face 的 LLaMA）。AI 问答系统是一种基于自然语言处理（NLP）技术的智能系统，能够理解用户的自然语言问题，并通过预训练的语言模型生成高质量的回答。通过这篇文章，你已经掌握了如何利用 Python 和 Flask

查询设计原则遵循"宽表窄问"原则，减少数据传输量优先使用声明式查询而非原生SQL合理设置查询超时（建议5-30秒）性能优化检查表启用结果缓存（特别是静态数据）使用批量接口减少网络往返对大数据集实现分页查询安全防护措施实施最小权限原则配置数据源访问定期审计查询模式和访问频率对敏感操作启用二次认证MCP协议正在快速演进，建议开发者：关注Anthropic官方每季度的协议更新参与MCP开源社区贡献适配器

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