本文总结了OpenCV基础图像处理的核心操作，包含所有基本API调用！

Milvus是一款面向企业级应用的开源向量数据库，专为超大规模向量相似度搜索设计，支持亿级向量的毫秒级检索。与Chroma和FAISS相比，Milvus具备分布式架构、混合搜索（向量+元数据）、多种索引优化等核心优势，适用于高并发、大数据量的生产环境。其典型应用场景包括企业级RAG系统、推荐引擎和图像检索。部署方式灵活，从嵌入式测试到Kubernetes集群均可支持。建议根据项目规模选择工具：原型

本项目基于BERT模型实现了中文外卖评价情感分析，准确率达91%。针对12,000条标注评论（正面4,000/负面8,000），采用冻结BERT参数+微调分类层的策略，在PyTorch框架下构建了包含数据预处理、模型训练和评估的完整流程。实验显示模型快速收敛且泛化良好，但存在轻微过拟合。项目验证了预训练模型在中文NLP任务中的有效性，未来可通过全参数微调、改进评估指标等进一步提升性能。该案例为理解

本文介绍了Claude AI助手的使用指南，主要包括六个方面：1)基础命令如/init、/compact、/clear等操作；2)Claude与MCP服务器交互命令；3)权限管理设置；4)自定义命令创建方法；5)Hook机制配置；6)SubAgent并行任务功能。重点讲解了文件管理、对话控制、记忆模式、IDE集成等核心功能，以及如何通过配置文件实现自动化操作和权限控制。文章提供了详细的技术参数和操

本文介绍了常见的图像滤波方法及其应用。主要内容包括：1）噪声类型（高斯噪声、椒盐噪声）和滤波器概念；2）5种滤波方法：均值滤波（简单平均）、方框滤波（可调节归一化）、高斯滤波（加权平均保留细节）、中值滤波（去除椒盐噪声）和双边滤波（保留边缘）；3）方法对比：高斯滤波适合一般场景，中值滤波针对椒盐噪声，双边滤波能保留边缘但计算复杂；4）OpenCV实现示例。文章为图像去噪处理提供了实用的方法选择和参

MCP协议实践摘要：本文通过问答形式系统介绍了Model Context Protocol（MCP）的核心概念与使用方法。MCP作为AI领域的标准化协议，采用客户端-服务器架构实现Prompt（提示词）、Tool（工具）、Resource（资源）三大核心功能的动态调用。重点解析了常见开发困惑，包括：1）使用字符串名称而非直接函数调用的解耦设计；2）Session对象的客户端角色定位；3）动态发现（

vLLM相比HuggingFace Transformers更吃显存的核心原因在于其设计理念差异：vLLM为高性能推理预分配资源（如固定长度的KVCache、PagedAttention元数据），支持批量并发但启动开销大；Transformers则动态分配，更节省初始显存但效率较低。关键差异包括KVCache管理方式、精度选择、分页机制等。要让vLLM在有限显存下运行，可调整内存利用率、减小序列长

From Words to Worlds: Spatial Intelligence is AI’s Next Frontier

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特征工程概述 特征工程是机器学习中关键的数据预处理步骤，旨在通过创建、选择和转换特征来提高模型性能。本文介绍了特征工程的核心概念和常用API： 核心步骤： 数据预处理（清洗、缺失值处理） 特征生成（业务知识驱动的特征创建） 特征选择（相关性分析、低方差过滤） 特征变换（归一化、标准化） 特征编码（独热编码、标签编码） 关键API工具： 字典特征提取（DictVectorizer） 文本特征提取（C