MCP（Model Context Protocol）与Function Calling（函数调用）是两种不同层面的技术方案，服务于大模型（LLM）与外部资源的交互，但设计理念和应用场景有显著区别。以下是两者的核心差异分析：MCP：开放协议层的基础设施Function Calling：特定模型的增值功能MCP适用场景Function Calling适用场景两者可结合使用：例如，在电商场景中，MCP

总的来说AI主要由算法、算力、数据组成，算法是核心。LLM是基于Transformer架构的算法成果，属于NLP领域关键技术，赋予AI理解和生成语言的能力。如果把AI AGENT看作人工助手，LLM就是其大脑，提供智能核心。AIGC则基于LLM等技术，生成语言、图像、音频等内容，就像人基于大脑的一些语言和视觉的表达。举个例子：云雀模型是LLM，豆包的问答查询基于此，是AIGC在语言领域的应用；图片

MCP（Model Context Protocol）与Function Calling（函数调用）是两种不同层面的技术方案，服务于大模型（LLM）与外部资源的交互，但设计理念和应用场景有显著区别。以下是两者的核心差异分析：MCP：开放协议层的基础设施Function Calling：特定模型的增值功能MCP适用场景Function Calling适用场景两者可结合使用：例如，在电商场景中，MCP

MCP（Model Context Protocol）与Function Calling（函数调用）是两种不同层面的技术方案，服务于大模型（LLM）与外部资源的交互，但设计理念和应用场景有显著区别。以下是两者的核心差异分析：MCP：开放协议层的基础设施Function Calling：特定模型的增值功能MCP适用场景Function Calling适用场景两者可结合使用：例如，在电商场景中，MCP

今天可以说又重新认识了一下面向对象四大特性，回顾设计模式目标，写出高质量的代码：易维护、易读、易扩展、灵活、简洁、可复用、可测试，面向对象设计思想是基本指导思想，是很多设计原则、设计模式的实现基础，后者进一步支持高质量代码目标达成。而面向对象四大特性本来被设计出来也能一定意义上本身作为一个达成路径，例如封装，可以让数据更安全，不能被随便修改，让代码更易维护；通用的抽象影响无处不在，抽象的代码设计让

MCP（Model Context Protocol）与Function Calling（函数调用）是两种不同层面的技术方案，服务于大模型（LLM）与外部资源的交互，但设计理念和应用场景有显著区别。以下是两者的核心差异分析：MCP：开放协议层的基础设施Function Calling：特定模型的增值功能MCP适用场景Function Calling适用场景两者可结合使用：例如，在电商场景中，MCP

总的来说AI主要由算法、算力、数据组成，算法是核心。LLM是基于Transformer架构的算法成果，属于NLP领域关键技术，赋予AI理解和生成语言的能力。如果把AI AGENT看作人工助手，LLM就是其大脑，提供智能核心。AIGC则基于LLM等技术，生成语言、图像、音频等内容，就像人基于大脑的一些语言和视觉的表达。举个例子：云雀模型是LLM，豆包的问答查询基于此，是AIGC在语言领域的应用；图片

本文提供了一份为Java程序员设计的React 18快速入门指南，通过组件层、Hooks层和服务层的分层讲解，帮助开发者快速掌握React关键概念。主要内容包括：1) 页面效果与组件对照，将UI元素映射为React组件；2) 状态管理逻辑，展示useState和useEffect的使用；3) 数据获取与业务逻辑处理。特别提供了Java与React关键概念的类比：React组件对应Java类，Pro

工作时遇到了需要设计一套权限系统，所以做了一些调研。目前业界比较通用的权限系统设计都是采用RBAC模型，那么我们详细理解下RBAC模型的概念以及一些实际使用中建议的使用规范：RBAC权限模型首先了解下RBAC权限模型的基本概念和几种模型分类。1 RBAC权限模型RBAC（Role-Based Access Control）即：基于角色的权限控制。通过角色关联用户，角色关联权限的方式间接赋予用户权限

在上一篇blog里详细介绍了面向对象的特性和原则，以及类的模型结构，本篇blog来详细介绍下Java是如何实现面向对象的几大特性：封装、继承、多态。