MCP协议：AI连接外部世界的标准接口 MCP（Model Context Protocol）是一套开放协议，旨在为AI应用提供标准化连接外部数据源和工具的方式，类似AI工具世界的USB-C接口。它解决了AI与外部系统连接的三大痛点：上下文不完整、接入成本高、能力无法复用。 MCP架构包含三个核心角色： Host（AI应用本体，如ChatGPT） Client（连接组件） Server（能力提供者

本文介绍了如何将Java项目代码上传至GitLab仓库，并通过SonarQube进行代码质量检查。主要内容包括：1）在GitLab创建访问令牌并设置权限；2）在SonarQube中导入GitLab项目并配置项目信息；3）使用Maven命令触发本地代码扫描，需要JDK11及以上版本和Maven构建工具支持；4）提供了完整的Maven扫描命令示例及执行过程日志。通过这套流程，开发者可以方便地将代码质量

Ollama 是一个本地化大语言模型管理平台，提供类似 Docker 的模型运行环境和 OpenAI 风格的 API。本文系统介绍了其在 Docker 环境下的部署与使用：1) Ollama 支持官方 Registry 和 Hugging Face 的 GGUF 格式模型；2) 推荐通过挂载 volume 方式部署 Docker 容器；3) 详细说明模型下载、查看、删除等管理操作；4) 特别说明

摘要： 大语言模型（LLM）的无状态性指其不保留请求间信息，每次推理独立完成，确保可扩展性和并发性。记忆功能通过外部拼接Prompt实现，模型本身仅处理当前输入。Embedding是LLM的基石，将符号映射为连续向量，构建语义空间，使模型能处理文本、代码等多模态数据。两者结合形成RAG（检索增强生成）的核心：无状态模型通过外部Embedding索引长期记忆，Prompt提供短期上下文。这一设计平衡

在工作中，我们经常需要画各种图：流程图、UML、架构图、网络拓扑、业务逻辑、ER 模型……常见工具有 Visio、ProcessOn、Lucidchart 等，但它们要么收费、要么依赖云服务，无法用于内网或保密环境。**有没有既开源、又免费、还能完全离线自托管的制图工具？答案就是：draw.io（现名：diagrams.net）。**

引擎模块：数据库的核心，管理主要的数据库功能，如事务处理、会话管理和缓冲区缓存。解析和命令模块：处理 SQL 解析和命令执行，将 SQL 查询转换成可执行的操作。存储模块：处理数据存储机制，包括内存存储和基于磁盘的存储。索引和查询模块：专注于索引以实现高效的数据检索和查询优化。网络模块：管理客户端-服务器通信，允许远程数据库连接。实用工具类：包括各种工具，如数据类型、通用函数和帮助器。API 和接

Qdrant是一个专为向量相似度搜索设计的高性能数据库，采用Rust编写，核心架构包括HNSW索引、向量存储和元数据存储。它支持REST/gRPC接口，提供单机、集群和云原生部署方式。Qdrant采用开源模式（Apache 2.0），商业版提供托管服务。主要功能包括快速向量检索、高效过滤和可扩展性，适用于AI和机器学习场景。部署方式简单，可通过Docker快速启动，并内置Web管理界面。典型应用包

在以往的博客中我们介绍过两次Word文档的读写：https://blog.csdn.net/a13407142317/category_9736046.html?spm=1001.2014.3001.5482本次我将介绍一下在Word中增加表格，并对表格进行合并单元格的操作的记录1. Docx操作Word文档，增加表并合并单元格using System;using System.Collectio

在ArcGIS软件中，地理数据库分为两种，File Geodatabase（文件地理数据库）和Personal Geodatabase（个人地理数据库）1. 数据库内容介绍1.1 文件地理数据库GDB文件地理数据库(File Geodatabase)数据后缀表达为.gdb,整体组织为文件夹，可以存储、查询和管理空间数据和非空间数据。在不使用DBMS的情况下能够扩展并存储大量数据。文件地理数据库可同

这不是 PGVector 的“能力缺失”，而是。