onnxruntime：https://github.com/Microsoft/onnxruntimeonnx: https://github.com/onnx/onnx可以参考这篇：https://github.com/NVIDIA/TensorRT/tree/master/samples/opensource/sampleOnnxMNISTONNX 是微软与Facebook和AWS共同开发的

1. AEAE（Autoencoder），自动编码器。我们常用的encoder-decoder即为最简单的一种AE。训练过程中加上一些扰动，就可以变成去噪自编码器（DAE）：或者用遮盖（MIM，mask image modeling）的方法来加扰动：2. VAE损失为重构误差+KL散度，对应GAN中的判别器。对于每一个样本，需要用神经网络拟合均值uuu和方差δ2\delta^2δ2，然后用标准正态

数年前，encoder-decoder还是深度学习书籍里面一个非常不惹眼的章节，随着如今算力不断提高，已然要取代CNN一统天下了。1. 基础1.1 Embedding首先需要用到embedding：从数学上来说其实是一种降维技术，把K维的0-1特征向量用k维的浮点数特征向量表示。直观代码如下：from keras.models import Sequentialfrom keras.layers

含义：CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）git地址：https://github.com/openai/CLIPpaper：https://arxiv.org/abs/2103.00020安装：pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git

MCP是一种开放协议，用于构建AI智能代理和工作流，采用客户端-服务器架构。本文演示了MCP的基本使用方法：1）服务端通过@mcp.tool装饰器注册服务（如query_hour时间查询工具），并运行FastMCP服务器；2）客户端通过ClientSession连接服务器，利用LLM处理用户查询并调用相应工具。示例展示了完整的交互流程，包括工具发现、参数解析和结果处理，最终返回给用户。MCP协议实

")k: int。

使用queue，producer不断向queue中添加audio，然后consumer不断从queue中消费audio。下面的样例使用melo来生成语音，需要先下载melo.tts。

github地址在https://github.com/microsoft/PIKE-RAG。

JoyAgent-JDGenie是一款支持自定义扩展的多智能体框架。本文介绍了手动安装部署的步骤：1）前端UI通过start.sh启动；2）工具服务需配置.env文件并修改搜索接口代码；3）后端服务通过修改application.yml并执行build/start脚本；4）MCP服务需配置服务器地址并启动客户端。用户可通过实现BaseTool接口创建自定义智能体，如天气查询Agent，并注册到框架

使用queue，producer不断向queue中添加audio，然后consumer不断从queue中消费audio。下面的样例使用melo来生成语音，需要先下载melo.tts。