在它出现之前，每让AI接入一个新工具（如数据库、API），都需要编写一套定制代码，非常低效。有了MCP，所有遵循此协议的AI模型和工具都能用同一种“语言”交流，解决了“信息孤岛”问题，让AI能够真正与真实世界交互，而不仅仅是聊天。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），是由Anthropic公司在2024年11月推出的一种开放标准，旨在统一大语言模型（LLM）与外部

当收到图文混合信息时，需要“文字专家”把文字信息转达给“图片专家”，中间会有信息损耗和理解偏差。因为TA是在同一个神经网络里学习这些模态的，所以能建立更深层的关联。比如，看一张“小猫盯着鱼缸”的图，它知道“盯着”这个动作连接了“小猫”和“鱼缸”，理解了意图。原生多模态是指模型在底层架构设计上，从零开始就同时学习文本、图像、音频、视频等多种数据类型，而不是后期把多个单独训练的模型拼接在一起。简单来说

C++ 中的类（Class）是面向对象编程（OOP）的核心，核心思想是 “将数据和行为绑定”，实现代码的封装、复用和模块化。类是用户自定义的数据类型，封装了数据（成员变量 / 属性）和操作数据的方法（成员函数 / 方法），cout << “析构函数被调用: " << name << " 被销毁” << endl;private仅类内部（成员函数）可访问成员变量默认设为 private，保护数据。c

/ access-specifier 可以是：public, protected, private。//变为protected。// 变为private。//保持public。//保持protected。// 保持protected。// 变为private。// 2. protected继承。// 3. private继承。// 1. public继承。

在AI领域，Agent是一个能自主思考、调用工具、完成复杂任务的程序，而不仅仅是简单的一问一答。本文结合DeepSeek大模型，讲解如何制作一个简单的Agent，基本原理比较简单。一、Agent的核心思想（原理）一个完整的AI Agent，通常包含几个核心模块，这就像一个人，不但需要有大脑和还需要有四肢。1、大脑（LLM）：就是Agent的“大脑”。它不负责具体干活，而是负责理解你的指令，进行逻辑

一、Skill 是什么？我们打个比方来说明想象一下，你去一家新餐厅当帮厨。老板（用户）对你说：“去把土豆切了。你心里肯定一堆问题：切多厚？切条还是切块？切完放哪？但如果老板递给你一张带图的操作卡，上面写着土豆切配标准步骤：洗土豆、土豆去皮先切成 2 毫米厚的片再切成 2 毫米宽的丝泡在水里备用你照着做，次次都能切出一样标准的土豆丝，你就掌握了切土豆的“技能（Skill）”。Skill（技能）是封装

点右上角 Actions，选择 Export annotations，格式选择YOLO，点击 Export，会下载一个压缩包。模型训练使用的标注工具：makeSense，它是一个在线标注工具，详细使用方法如下。└── val/放20%对应测试图的 .txt（名字与对应的图片同名）├── train/放80%对应测试图的 .txt（名字与对应的图片同名）拿到 best.pt 就能识别标注的物品了，你

一、Conda 是什么？Conda 是一个开源的包（Package）和环境（Environment）管理系统，专为数据科学、机器学习和科学计算而生。你可以把 Conda 理解为一个双重功能的超级管家，它不仅是“包管理器”，也是“环境管理器”。作为包管理器：它能帮你安装、更新和卸载软件包。与 Python 自带的 pip 不同，Conda 不仅能管理 Python 包，还能管理系统级的库，比如 CU

1、概念：Prompt设计（Prompt Engineering）是指为大型语言模型（LLM）等AI系统精心设计输入文本指令（Prompt），以引导模型生成符合预期的输出结果。Prompt 适用全品类大模型（分海外闭源、国内商用闭源、开源本地部署、多模态模型4 大类，全部支持 Prompt 工程：零样本 / Few-shot/CoT/ 角色设定）Prompt 本质是自然语言指令输入，所有经过指令微

YOLOv8 完整 80 类物体清单。