阿里云百炼大模型与MCP服务集成指南 本文介绍了如何配置阿里云百炼大模型服务平台并集成MCP服务的完整流程。首先需要完成阿里云账号注册、实名认证和API Key获取，配置Python 3.10环境后，可通过OpenAI兼容接口调用通义千问大模型。第二部分详细说明了MCP服务的安装配置，包括高德地图API申请、MCP服务器连接获取，以及如何将天气查询、地图查询等功能通过MCP集成到大模型应用中。最后

摘要：本文详细介绍了在华为昇腾平台上配置PyTorch训练环境的完整流程，包括驱动/固件安装、CANN工具包部署以及Python环境搭建。主要内容涵盖：1）从昇腾社区下载对应版本的驱动和固件；2）通过命令行安装NPU驱动、固件及CANN组件；3）配置Python3.10环境并安装torch-npu等依赖包；4）提供CPU/NPU两种模式下的语音识别性能测试代码，包含模型加载、推理执行和结果输出示例

本文介绍了PaddleOCR识别模块的数据准备、环境配置和模型微调方法。数据准备部分详细说明了TXT格式的数据目录结构和标注文件要求，建议训练集与验证集比例为8:2或9:1，并提供了不同场景下的数据量建议。环境配置部分列出了Python、PaddlePaddle等依赖项的版本要求，以及CUDA环境的配置方法。模型微调部分讲解了如何修改配置文件指定数据集路径、训练参数和预训练模型路径，包括数据增强策

一、准备阶段1.先将工程使用Release模式编译，得到可执行二进制文件（应用程序）假设项目名：QtTest（项目名根据自己应用程序名而定）2.新建目录QtTest( 也可以与工程名不一致 )3.在目录QtTest 下建立ldd_copy.sh脚本和 QtTest.sh 脚本 (与工程名一致)ldd_copy.sh#!/bin/shLibDir=$PWD"/lib"Target=$1lib_arr

本文详细记录了在鲲鹏920处理器上编译aarch64架构TensorFlow 2.6.5的全过程。首先创建Python 3.9环境，然后依次完成HDF5、h5py、gcc7.3.0等依赖项的编译安装。重点介绍了TensorFlow源码的修改方法，包括nsync库的适配调整和编译配置优化。通过bazel工具完成TensorFlow的源码编译，并最终生成whl安装包。整个过程涉及多个关键步骤的环境配置

windows下gitlabrunner自动化配置

Sane是linux下调用扫描仪的通用协议，要使用的话需要先在电脑上/usr/lib/或者/usr/local/lib/下安装libsane.so文件。其调用过程如下：1.初始化 2.查找设备 3.打开设备 4.设置参数 5.开始扫描 6.保存图像 7.取消扫描 8.关闭设备 9.释放资源。以下介绍均基于sane.h。首先对用到的sane定义的枚举数据类型进行介绍：SANE_Status：sane