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当你为Coze平台插件调用付费时，是否想过：那些看似神秘的插件开发，实则只需一杯咖啡的时间就能自主实现？本文将颠覆您对AI插件开发的认知——无需机器学习背景，不必研究复杂算法，以阿里云百炼大模型为基座，带你用5分钟完成一个专业级图像识别插件的开发全流程。在接下来的实战中，你将亲历从模型选型、代码编写到服务部署的完整闭环。即使你是首次接触大模型开发的工程师，也能轻松完成Coze插件开发。文末更附赠提

在生成式人工智能（Generative AI）快速发展的当下，大语言模型（LLMs）的幻觉问题始终是制约其落地应用的关键瓶颈。检索增强生成（RAG）技术通过引入外部知识库，将动态检索与生成能力结合，为解决这一难题提供了重要思路。然而，RAG系统的核心性能——数据召回率，高度依赖于底层数据的质量与组织形式。尤其是一些领域文献，原始数据常以非结构化形式（如PDF论文、扫描文档、图像表格）存在，且包含冗

使用ollama create命令创建自定义模型!

Redis持久化RDB快照（snapshot）在默认情况下， Redis 将内存数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。你可以对 Redis 进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。比如说， 以下设置会让 Redis 在满足“ 60 秒内有至少有 1000 个键被改动”这一条件时， 自动保存一次数据集：#save 60 10

前言“Tomcat是一个Servlet容器”，这句话对于JAVA程序员们应该都是耳熟能详。但是就这么单纯的这么一句话被阿里面试官嘴里问出来之后，你觉得还那么简单吗？好，单纯的思考一下这句话，我们可以抽象出来这么一段代码：class Tomcat {List<Servlet> sers;}但是如果Tomcat就长这样，那么它肯定是不能工作的，所以，Tomcat理论上其实是这样才对：cla

MCP（Model Context Protocol）是一种用于大语言模型与外部工具交互的协议框架。它允许大语言模型能够调用各种外部工具来扩展其能力边界，如访问文件系统、搜索引擎、数据库等。MCP的技术实现是一个多层次、多组件协作的过程，它通过标准化的协议实现了大语言模型与外部工具的无缝交互。通过Agentic Loop循环机制，系统能够支持复杂任务的递进式解决，而基于JSON-RPC 2.0协议

近春招和日常实习已开启。不同以往的是，当前职场已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。万万没想到啊，实习岗居然都这么卷，HR反馈当前岗位投递人较多，让耐心等待结果，竞争真的太激烈。所以说啊，无论是实习还是找工作，还是要提前做准备，越早越好啊，希望助力大家都能拿到心仪的off

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MPS（Multi-Process Service）是一种支持多任务模式的方法，它跟网络、框架（PyTorch/Tensorflow/others）无关，只跟任务数量以及硬件相关，由于尝试成本比较低，那就试一下吧，收获还不小，简单聊一点。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。没错，MPS 让利用率变低了，86%→53%，为什么会降低，结合上面对 GPU 利用率的解释不难理解，在共享模式下，由于