本文详解基于Python的FastMCP服务开发框架，其通过工具(Tool)、提示(Prompt)、资源(Resource)三大核心组件构建智能应用生态。工具模块通过@mcp.tool()装饰器注册业务逻辑单元，实现API对接与数据处理；提示模块借助@mcp.prompt()创建结构化指令模板，精准引导大语言模型输出；资源模块利用@mcp.resource()整合静态配置与动态数据流。三者在Che

AiCoder是专为Notepad++设计的AI辅助插件，支持嵌入式提问（选中文本分析优化）、对话式提问及自定义提示词模板。需Windows 7+/Notepad++ v7.9以上版本，安装时需下载对应脚本并配置API密钥（推荐无问芯穹平台）。功能包括代码解读、优化、注释及侧边栏对话，通过快捷键或菜单操作。配置需编辑config.json文件，提供常见问题解答如安装失败处理、API错误代码解析，但

前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是最基础的神经网络类型，其核心特征是信息单向流动，即数据从输入层经隐藏层传递至输出层，无循环或反馈连接。典型结构包括输入层隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，如像素值；隐藏层通过加权求和和非线性变换提取特征；输出层生成最终预测结果，如分类概率。FNN结构图：单层前馈网络仅含输入层和输出层，适用于简单线性分类。例如感知机（Perce

向量数据库是AI时代的“数据配对专家”，用向量化思维解决非结构化数据的存储和检索难题，尤其适合需要。

本文围绕SM2算法展开，系统介绍了其技术原理与实现方法。首先，从算法基础入手，概述了SM2的核心数学原理、关键参数及组件构成。接着，深入解析了数字签名、加密解密流程以及密钥交换协议，并探讨了椭圆曲线数学优化技术，展示了SM2在性能与安全性上的优势。安全性分析部分则从算法设计、抗攻击能力及与RSA/AES的对比入手，全面评估了SM2的安全性。最后，通过C++跨平台自实现（Header-Only）展示

大语言模型处理用户输入的核心流程包含预处理、子词算法分词、词汇表映射ID、嵌入层向量转换及Transformer编码生成响应。常见误解包括：1）误将分词视为简单按字分割，实际采用BPE等动态子词算法；2）误认为向量化需外部查询，实为模型内置嵌入矩阵运算；3）混淆token化与向量化为同一阶段，实为离散符号到连续空间的分步映射。理解这些机制对优化模型应用、规避幻觉风险具有关键作用。

本文详细介绍了Linux系统中消息队列的使用方法，包括核心函数解析（msgget、msgsnd、msgrcv、msgctl）和常见踩坑点，并通过生产者-消费者案例展示了其实战应用。进一步封装了一个通用的C++模板类MessageQueue，提供消息创建、发送、接收、删除和状态查询功能，具备类型安全、异常处理和资源管理特性。文章还探讨了性能优化建议和调试工具，适合需要进程间通信的开发者参考。

在文本编辑器领域，Notepad++凭借其轻量级特性和强大的插件生态，成为开发者群体中的热门选择。作为基于Scintilla组件构建的编辑器（Scintilla是开源的代码编辑控件，被Notepad++、Geany等知名工具广泛采用），其插件开发体系具有独特的技术特点。本文是AI辅助开发系列的第二篇，前序文章已实现通过WinHttp封装C++访问大模型的SDK。本篇将聚焦于构建Notepad++插

本篇在此前SM2源码的基础上，实现SM2密钥生成等相关操作。在国密算法体系中，SM2是基于椭圆曲线密码（ECC）的非对称加密算法，广泛应用于数字签名、密钥交换等领域。在前文中，我们实现了SM2的加解密、签名与验签功能，但缺少密钥生成模块。本文将深入探讨SM2密钥的生成原理，并提供完整的C++实现代码，涵盖密钥生成公私钥转换和十六进制编码等核心功能。本文完善了SM2算法的密钥管理模块，通过底层椭圆曲

前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是最基础的神经网络类型，其核心特征是信息单向流动，即数据从输入层经隐藏层传递至输出层，无循环或反馈连接。典型结构包括输入层隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，如像素值；隐藏层通过加权求和和非线性变换提取特征；输出层生成最终预测结果，如分类概率。FNN结构图：单层前馈网络仅含输入层和输出层，适用于简单线性分类。例如感知机（Perce