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pycharm中函数或方法的跳转以及返回

跳转很方便,ctrl + 函数名即可。

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#pycharm#python
PyCharm:UserWarning: TypedStorage is deprecated. It will be removed in the future and..

该警告指正在使用的功能或方法已经被启用,并且未来可能会删除。这种输出涉及到日志输出,

AI大模型行业了解

Function Call: 基于LLM的语言理解能力,通过理解语义,自主决策使用某项工具,并。必须要懂得算法原理:了解向量,了解模型底层的原理,例如RAG的原理(如何划分chunk大小)面试题:在当下的一个场景下,如何提高Function Call的成功率,如何做如何思考?Agent,将无状态输出的大模型,变成了有状态输出的逻辑大脑,目标也是工业化。更多趋势:多Agent协作(Multi-Age

大模型推理优化:从 KV Cache 到长上下文加速

大模型在处理长文本时首Token延迟高的核心原因是Transformer的自回归生成机制导致Prefill阶段计算成本高。模型需反复计算历史Token的Q、K、V向量,造成重复计算。KV Cache机制通过缓存历史K/V向量实现增量计算,显著提升生成速度,但会占用大量显存。当前优化方向包括显存管理、数据压缩、动态缓存和架构改进等策略,以平衡计算效率与显存消耗的矛盾。这一瓶颈揭示了Transform

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03 大模型核心开发框架

如果是java选手,学习过langchain4j,上手这部分内容应该很快。先详细看看课程目标建立对 LangChain 的整体认识,知道它是什么、解决什么问题、在 AI 应用开发里处于什么位置。理解 LangChain 在 1.x 时代的产品边界、包结构、版本演进,以及它与LangGraph、LangSmith、Deep Agents 的关系。建立对 Model I/O、Chains、Memory

#python
MCP以及底层协议、传输模式

MCP 常被称为“AI 的 USB-C 接口”。它解决的核心痛点是:传统模式下 m 个模型 × n 个工具需要 m×n 次定制开发,引入 MCP 后只需 m+n 次实现即可全互联。标准化连接层:统一 LLM 与外部工具/数据源的交互接口,各厂商只需实现一次 Client 或 Server 即可互通能力扩展桥梁:让模型从“只会回答”升级为“能执行操作”(读文件、查数据库、调 API)安全隔离层:所有

#MCP
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MCP 常被称为“AI 的 USB-C 接口”。它解决的核心痛点是:传统模式下 m 个模型 × n 个工具需要 m×n 次定制开发,引入 MCP 后只需 m+n 次实现即可全互联。标准化连接层:统一 LLM 与外部工具/数据源的交互接口,各厂商只需实现一次 Client 或 Server 即可互通能力扩展桥梁:让模型从“只会回答”升级为“能执行操作”(读文件、查数据库、调 API)安全隔离层:所有

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Cursor主侧边栏从左侧改到右侧

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#vscode
如何禁用 Claude Code (CLI) 的自动更新

针对 CLI 版本的 Claude Code,Anthropic 官方文档明确推荐通过修改配置文件来禁用自动更新。该方法适用于所有安装方式(包括原生安装与 npm 安装),且配置不会被后续的版本更新所覆盖。

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