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让AI看见世界:MCP协议与服务器的工作原理

MCP(Model Context Protocol)是一种创新的通信协议,旨在让大型语言模型能够安全、高效地与外部资源进行交互。在AI技术快速发展的今天,MCP正成为连接AI与现实世界的重要桥梁。本文以自己开发的fetch_news MPC Server为例 ,基于MCP(Model Control Protocol)框架开发的新闻获取和分析服务器,专门用于获取最新新闻、搜索特定主题的新闻,并对

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#人工智能#服务器
基于Coqui TTS的本地文字转语音(TTS)服务搭建

本文将详细介绍如何从零开始搭建一个本地的文字转语音(Text-to-Speech)服务,使用Coqui TTS框架,并通过Flask提供API服务。项目地址:https://github.com/bobo-gh/TTSCoqui TTS(🐸TTS)是一个先进的开源文字转语音(Text-to-Speech)深度学习工具包,专注于提供高质量、多语言的语音合成解决方案。该项目源于Mozilla TTS

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2024暑期研修成果 注入代码 送给有缘人

【代码】2024暑期研修成果 注入代码 送给有缘人。

LM Studio 本地部署大模型,Error: fetch failed 的处理

LM Studio 模型搜索Error: fetch failed 的处理

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过某开源滑动验证码

过某查询网站的滑动验证码的体会mark一下,开源版滑动验证码

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#python
计算成绩平均分、优秀率、合格率、低分率

今天教务处要求我分析考试成绩的平均分和三种率。原先是用 SQL 存储过程处理的,但今天准备用电子表格来处理。后来想到了 gpt-4o 模型,我输入了一些提示信息,经过几次迭代,生成了下面这段程序。测试后发现结果是正确的。程序运行环境表结构如下: 代码说明:数据读取:使用读取文件,获取所有成绩列。用户交互输入:使用函数从键盘输入考试名称,将用作生成文件的文件名。使用函数从键盘输入每个科目的

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#python#开发语言
LM Studio 本地部署大模型Qwen

LMStudio 本地部署Qwen 访问huggingface.co不畅,替换为hf-mirror.com

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LM Studio 本地部署大模型Qwen

LMStudio 本地部署Qwen 访问huggingface.co不畅,替换为hf-mirror.com

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用Ollama 和 Open WebUI本地部署Llama 3.1 8B

Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具,它允许用户在自己的硬件环境中轻松部署和使用大规模预训练模型。Ollama的主要功能是在Docker容器内部署和管理大型语言模型(LLM),使得用户能够快速地在本地运行这些模型。它简化了部署过程,通过简单的安装指令,用户可以执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型,例如Llama 3.1。本地部署,离线运行,数据无需上传云端,担心隐私泄露。

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