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FastMCP框架进行MCP开发:(一)基础环境搭建及测试

命令会基于当前所在目录创建一个虚拟环境,默认生成一个名为 .venv 的文件夹。也就是说,你在哪个目录下运行这条命令,就会为该目录创建一个独立的虚拟环境。uv是一个由 Rust 编写的高性能 Python 包管理工具,MCP要求借助uv进行虚拟环境创建和依赖管理。1、首先window中要有python环境,没有的自己安装一下,这部分很简单就不多赘述。这里的mcp-test就是项目名,也是文件夹的名

#AI
微信小程序手动转化h5

微信小程序手动转化h5首先将wxml中的代码复制进html架子下的body标签内。查找替换标签:<view对应<div</view>对应</div></view>对应</div><image对应<img</image>标签直接干掉<text对应<span<text>对应...

#html5#小程序
Failed to open/create the internal network ‘HostInterfaceNetworking-VirtualBox Host-Only Ethernet

今天win10更新,更新之后VirtualBox一直启动失败,报错:VirtualBox不能为虚拟电脑 xxx 打开一个新任务Failed to open/create the internal network 'HostInterfaceNetworking-VirtualBox Host-Only Ethernet Adapter' (VERR_INTNET_FLT_IF_NOT_FOUND)

分布式锁-Redisson-读写锁

/*** 保证一定能读到最新数据,修改期间,写锁是一个排他锁(互斥锁)。读锁是一个共享锁* 写锁没释放,读就必须等待*/@GetMapping("/read")@ResponseBodypublic String readValue() {RReadWriteLock readWriteLock = redisson.getReadWriteLock("rw-lock");String s = "

FastMCP框架进行MCP开发:(一)基础环境搭建及测试

命令会基于当前所在目录创建一个虚拟环境,默认生成一个名为 .venv 的文件夹。也就是说,你在哪个目录下运行这条命令,就会为该目录创建一个独立的虚拟环境。uv是一个由 Rust 编写的高性能 Python 包管理工具,MCP要求借助uv进行虚拟环境创建和依赖管理。1、首先window中要有python环境,没有的自己安装一下,这部分很简单就不多赘述。这里的mcp-test就是项目名,也是文件夹的名

#AI
Seata1.1.0数据库sql

DROP TABLE IF EXISTS `branch_table`;CREATE TABLE `branch_table`(`branch_id` bigint(20) NOT NULL,`xid` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,`transaction_id` bigint(20) NULL

DB-GPT大模型私有化部署搭建

随着大模型的发布迭代,大模型变得越来越智能,在使用大模型的过程当中,遇到极大的数据安全与隐私挑战。在利用大模型能力的过程中我们的私密数据跟环境需要掌握自己的手里,完全可控,避免任何的数据隐私泄露以及安全风险。基于此,我们发起了DB-GPT项目,为所有以数据库为基础的场景,构建一套完整的私有大模型解决方案。此方案因为支持本地部署,所以不仅仅可以应用于独立私有环境,而且还可以根据业务模块独立部署隔离,

#数据库#人工智能#AI
高性能高可用的全能httpclient方法封装

废话不多说,直接干代码一、http请求配置/*** HttpClientConfig http请求配置*/public class HttpClientConfig {/*** 连接时间 ms*/protected int CONNECT_TIMING_OUT = 300000;/*** 请求响应时间 ms*/protected int RESPONSE_TIMING_OUT = 300000;

#java#http
DB-GPT大模型私有化部署搭建

随着大模型的发布迭代,大模型变得越来越智能,在使用大模型的过程当中,遇到极大的数据安全与隐私挑战。在利用大模型能力的过程中我们的私密数据跟环境需要掌握自己的手里,完全可控,避免任何的数据隐私泄露以及安全风险。基于此,我们发起了DB-GPT项目,为所有以数据库为基础的场景,构建一套完整的私有大模型解决方案。此方案因为支持本地部署,所以不仅仅可以应用于独立私有环境,而且还可以根据业务模块独立部署隔离,

#数据库#人工智能#AI
Qwen3多方位评测

结论,针对这些场景:上下文理解、任务编排、工具调用、数据要素抽取等环节,Qwen3-32B已接近DeepSeek-R1。Qwen3-235B-A22B排版最优,32B略逊于DeepSeek-R1,优于Qwen2.5-72B。Qwen3-32B任务拆解能力优于Qwen2.5-72B,接近DeepSeek-R1。时间要素解析:Qwen3-32B与DeepSeek-R1并列最优。Qwen3-32B对绝对

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