DeepSeek模型量化版能节约大量现存，所以要不要用呢？一文给你答案。

本文探讨了大规模表格分析中的技术挑战，介绍了MCP（Model Context Protocol）作为解决方案。文章对比了FunctionCall和MCP两种工具调用方式，指出MCP通过标准化协议解决了生态兼容性问题。详细阐述了MCP的基本架构、通信协议（STDIO/SSE/HTTP）和核心流程，并以VsCode+Cline配置table-reader服务为例，展示了MCP在分块处理大规模表格数据

深度学习中降维的几种方法

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LangGraph是一个用于构建多步骤LLM工作流的开源框架，采用有向图(DAG)定义流程。核心概念包括节点(Node)、边(Edge)、状态(State)和图(Graph)，支持可视化、可控制和有状态的流程编排。框架提供了add_node、add_edge等方法构建工作流，并支持条件分支。特别介绍了Agent的实现方式，通过"工具调用+模型循环"的ReAct范式执行任务，包含ToolNode、状

python版本的并行运行，极致使用CPU

输出都是13X13X2046，和原始的拼接起来，最后的shape为13X13X2046。CSP是可以增强CNN学习能力的新型结构，CSPNet将底层的特征映射分为两部分，一部分经过密集块和过渡层，另一部分与传输的特征映射结合到下一阶段。（3）网络实质上是看不见anchor box的，在anchor box的基础上进行边界回归更像是一种在范围比较小时候的强行记忆。降低易分样本的loss贡献，让网络专

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linux下读取串口数据