向量数据库是一种专门设计用于存储和检索向量数据（高维数值数组）的数据库系统。与传统的关系型数据库不同，它针对高维向量数据的特性进行了优化，能够高效处理数十万甚至数百万维度的数据。例如，一段"关于人工智能的论文摘要"可能被转换为768维的向量，其中每个维度都编码了特定的语义特征。

PandasAI 是一个开源项目，旨在为 Pandas 库添加人工智能功能，使用户能够通过自然语言与数据进行交互。

MCP Server（模型上下文协议服务器）在提升AI系统智能化的同时，也引入了复杂的安全风险。以下是一些常见的安全问题及其相应的解决方案：‌上下文泄露与数据隐私‌‌提示词注入攻击‌‌会话劫持与重放攻击‌‌元数据暴露‌‌配置不当导致的漏洞‌‌与不受信任的服务器连接风险‌‌加密与通信安全‌‌输入验证与清理‌‌访问控制与授权‌‌安全令牌处理‌‌异常检测与监控‌‌上下文数据管理‌‌服务器身份验证‌‌定期

Weaviate 和 Milvus 各有优势，适用于不同的应用场景和需求。Weaviate 更适合需要复杂查询和语义理解的场景，尤其是在知识图谱和推荐系统中表现优异。而 Milvus 则更适合大规模数据处理和高性能要求的应用，尤其是在图像和视频分析领域。开发者应根据具体的应用场景、数据规模和性能需求选择合适的向量数据库。Weaviate 和 Qdrant 都是优秀的开源向量数据库，但它们在核心特性

Knowhere 是 Milvus 的核心向量执行引擎，它集成了多个向量相似性搜索库，包括FaissHnswlib和Annoy。Knowhere 的设计还支持异构计算。它可以控制在哪个硬件（CPU 或 GPU）上执行索引构建和搜索请求。这就是Knowhere名字的由来--知道在哪里执行操作符。未来的版本将支持更多类型的硬件，包括 DPU 和 TPU。比特集是一组比特。比特是只有两种可能值的元素，最

【代码】OCR识别读取银行卡号码。

N-gram模型基于马尔可夫假设，认为当前词的出现概率仅依赖于前n-1个词。该模型通过统计语料中的词频来预测下一个词。例如，在"我爱__"的上下文中，统计发现"我爱"后面最常出现"中国"、"北京"、"学习"等词，就会给这些词分配较高的概率。N-gram模型简单高效，但存在数据稀疏问题，对于未在训练语料中出现过的词序列无法合理估计概率。

BrowserCat MCP(Multi-Channel Processing)作为核心调度引擎，与Claude Code智能编码系统深度集成，构建了完整的浏览器自动化解决方案。

Model Context Protocol（模型上下文协议，简称MCP）是Anthropic于2024年11月发布的一项重要技术规范。该协议旨在标准化AI应用与大型语言模型(LLM)之间的上下文交互方式，为AI系统提供更加统一和高效的连接框架。Anthropic在其技术博客中将MCP形象地比喻为"AI应用的USB-C端口"，强调其作为通用连接标准的重要性。就像USB-C统一了电子设备的充电和数据

Milvus 是一个存储和计算分离的系统。在这个系统中，数据节点负责数据的持久性，并最终将其存储在 MinIO/S3 等分布式对象存储中。查询节点负责处理搜索等计算任务。这些任务涉及批量数据和流数据的处理。简单地说，批量数据可以理解为已经存储在对象存储中的数据，而流式数据指的是尚未存储在对象存储中的数据。由于网络延迟，查询节点通常无法保存最新的流数据。如果没有额外的保障措施，直接在流数据上执行搜索