摘要 这段代码实现了一个键盘记录程序，主要功能是监听并记录用户的按键操作。程序使用pynput库监听键盘事件，能够处理普通按键、组合键（如Ctrl/Shift/Alt+字母）以及特殊符号键。记录内容包括按键时间戳和实际输入的字符，并将结果写入日志文件。程序通过维护一个修饰键集合来跟踪当前按下的控制键状态，从而准确识别组合键输入。不过该程序存在一些限制，如无法区分中英文输入、不支持Caps Lock

MCP框架提升Agentic RAG系统的灵活性与扩展性。该系统通过LLM代理解析用户查询，动态判断是否需要多源数据检索。MCP支持各数据域独立管理，实现安全合规接入，同时保持系统模块化。核心流程包括查询解析、多源检索、数据整合、答案生成及评估反馈。MCP架构使AI工程师专注Agent设计，数据域可独立演进，但会引入额外延迟。该框架在保证合规性的同时，显著提升了RAG系统的适应性和可维护性。

本文介绍了如何计算旋转矩形的最小外接矩形，并提供了可视化方法。代码通过计算矩形四个角点旋转后的坐标，找到包含旋转矩形的最小外接矩形，使用matplotlib绘制原始矩形（蓝色虚线）、旋转后矩形（红色多边形）和最小外接矩形（绿色实线）。示例演示了一个80x40的矩形旋转30度后的结果，直观展示了三种矩形的位置关系。该方法适用于图像处理、计算机视觉等领域需要处理旋转物体边界框的场景。

摘要：Python的tenacity库提供了简洁的请求重试机制。通过@retry装饰器可设置重试策略：最多尝试3次（stop_after_attempt），采用指数退避等待（wait_exponential），仅对特定异常（RateLimitError等）触发重试。该代码示例展示了如何优雅地处理API连接问题。

摘要： 《Gemini 3 Prompting: 通用场景最佳实践》总结了Gemini 3 Pro相比2.5版的显著提升，并提供核心优化原则：指令需精准简洁，保持结构一致性（推荐XML/Markdown标记），多模态输入需明确关联，长上下文指令应置于末尾。关键策略包括显式任务分解（先规划再执行）、自检输出（核对用户意图与假设）、工具调用前的预计算说明，以及自主代理模式（持续解决问题直至完成）。建议

7、最后输入命令git push -u origin master（需要你输入登录github上的帐号和密码）6、输入git remote add origin https://xxx.git。git push --set-upstream origin 分支名字。创建本地 SSH 通道，然后一路回车，选择默认配置，配置完成。1、Github新建一个仓库（除了名字，不要修改任何的东西）git pu

【代码】【vllm openai-api glm4-9b 自定义部署】

​1.colab普通用户没有命令行，怎么启动streamlit2.如果进行内网穿透，让公网可访问（需要注册ngrok）​

Ollama是建立在llama.cpp开源推理引擎基础上的大模型推理工具框架。得益于底层引擎提供的高效模型推理，以及多硬件适配，Ollama能够在包括CPU、GPU在内的，不同的硬件环境上，运行各种精度的GGUF格式大模型。通过一个命令行就能拉起LLM模型服务。ModelScope社区上托管了数千个优质的GGUF格式的大模型（包括LLM和视觉多模态模型），并支持了Ollama框架和ModelSco

使用vLLM部署本地大模型 llm