前言 今天大姚给大家推荐一个由 MCP 官方推出的 C# SDK,使 .NET 应用程序.服务和库能够快速实现与 MCP 客户端和服务器交互:MCP C# SDK. 项目介绍 MCP C# SDK 是由 Model Context Protocol(MCP)官方推出的 C# 软件开发工具包(SDK),它使 .NET 应用程序.服务和库能够快速实现与 MCP 客户端和服务器进行交互.MCP是一个开放协议,它标准化了应用程序如何为大型语言模型(LLMs)提供上下文,并实现了 LLMs 与各种数据源和

大纲 1.ZooKeeper的数据模型.节点类型与应用 (1)数据模型之树形结构 (2)节点类型与特性(持久 + 临时 + 顺序 ) (3)节点的状态结构(各种zxid + 各种version) (4)节点的版本(version + cversion + aversion) (5)使用ZooKeeper实现锁(悲观锁 + 乐观锁) 2.发布订阅模式:用Watcher机制实现分布式通知 (1)Watcher机制是如何实现的 (2)Watcher机制的底层原理 (3)客户端Watcher注册实现过程

随着GPT等技术的迅猛发展,不少人开始担心信息真实性和学术诚信.今天,分享一款由MIT CSAIL孵化的AI内容检测工具,看看它如何帮你快狠准地识别AI生成的文本 isgpt.org 市面上虽有不少AI检测工具,但常常面临以下问题: 检测不准确:有的仅依赖简单算法,无法准确区分AI与人类的写作风格: 收费过高:部分工具服务昂贵,让普通用户望而却步: 隐私存在风险:上传文本后,用户担心内容被记录或泄露. 既然AI写作已经成为趋势,我们又该如何保障文本可信度,并轻松鉴别AI生成的内容?有没有一种免费

起因于已有的聚合信息发送平台无法满足自己的需求. 不支持我需要的平台,或不支持接收信息后进行处理,或不放心把涉及隐私的消息通过第三方平台发送 利用SMS发送短信(上一篇文章中分享的开源项目) 利用SMTP/IMAP收发邮件 利用Telegram Bot收发消息 利用企业微信应用收发消息 Web界面 API接口 通过Go Mod调用搭建好的SMS 通过命令行应用调用搭建好的SMS发送信息 完整的搭建,配置和二次开发的教程: https://blog.akvicor.com/posts/projec

最近回顾之前写的代码的时候, 发现了以前本科时还开发过一个64位的操作系统, 不过最终也只是开发到进程切换部分 这是一个涉及到汇编和C语言的一个偏底层偏硬核的项目, 而且为了能够学到更多东西, 使用的还是BIOS引导这一古老的方式加载内核 一路上踩过很多的坑, 虽然很遗憾没有彻底完成, 但是还是积累了不少的经验, 所以决定慢慢的把开发过程整理成博客发出来, 好让对系统开发感兴趣的同学少踩一些坑. 现在空闲时间有限, 整理代码的时候还发现部分代码有些可以修改的地方, 所以博客发的比较慢, 甚至有时

今天咱们要聊的内容非常简单,所以先扯点别的.上一篇水文中,老周没能将 TinyUSB 的源码编译进 Arduino 中,心有两百万个不甘,于是清明节的时候再试了一次,居然成功了,已经在 esp32 开发板上验证过,可行!官方的文档中说只在 Ubuntu.树莓派和 mac 中编译通过,win 平台未测.老周已测试,在 Windows 11 上成功编译. 下面说说如何把 TinyUSB 编译到 Arduino 框架中. 1.创建空的 idf 项目. 2.在 VS Code 中选择好芯片型号,如 es

在房价预测项目中,数据清洗是至关重要的环节.它不仅决定了模型的准确性,还直接影响后续分析的可靠性.本文将以波士顿房价数据集为例,通过Python的Pandas.Matplotlib等工具,详细讲解数据清洗的全流程,并生成数据清洗报告及可视化图表.本文适合零基础新手,建议配合Jupyter Notebook实践操作. 一.数据清洗的重要性与流程概述 (一)为什么需要数据清洗? 提升模型性能:原始数据中可能包含噪声.缺失值或异常值,直接影响预测精度. 保证分析逻辑性:错误或不一致的数据会导致错误的结

条件锁存在的意义:用生活中的例子秒懂线程间的"暗号系统" 引子: 在学习linux下c语言中的互斥锁和条件锁的时候,我的大脑哦逻辑进入了"条件锁到底锁了什么"的死循环,所以让deepseek给我举了三个生动的例子,感觉非常有帮助,记录在这里,这段回答仅用于理解条件锁的含义,代码准确性有待验证: 正文: 一句话核心:条件锁(条件变量)就像线程间的"暗号",让线程在特定条件下自动休眠或唤醒,避免无意义的循环检查,极大节省CPU资源.下面用5个生活场景

EagleOS 9.5 说明文档 一.系统简介 EagleOS 9.5基于AlmaLinux 9.5进行深度定制优化. EagleOS 9.5根据AlmaLinux 9.5官方AlmaLinux-9.5-x86_64-dvd.iso进行精简,全程完全自动化无人值守安装,支持大于2TB磁盘自动分区,集成安装1151个软件包,包含了常用的工具及依赖库等,iso文件大小由官方的10.6G至不到2.6G,使装机效率更高效. EagleOS 9.5安装过程中自动进行了如下几项系统优化: (1)禁用seli

Tengine RPM Tengine是亚洲最大的电子商务网站淘宝网推出的高性能的HTTP和反向代理web服务器.它基于 Nginx HTTP 服务器,拥有许多高级功能.事实证明,Tengine 在淘宝网.天猫.优酷.阿里速卖通和阿里云等世界前100强网站上非常稳定.高效. 简言之,Tengine是一个具有一些高级功能的 Nginx 发行版.Tengine官方没有提供RPM包,这里提供非官方的经过优化编译并集成LuaJIT.ModSecurity.geoip2等多种常用模块的Tengine RP

信息收集 nmap -sV -sC -O 10.10.11.51 Starting Nmap 7.95 ( https://nmap.org ) at 2025-04-05 14:52 CST Stats: 0:01:06 elapsed; 0 hosts completed (1 up), 1 undergoing Service Scan Service scan Timing: About 69.23% done; ETC: 14:54 (0:00:06 remaining) Nmap s

目录 环境搭建与配置 定义智能体 加载模型 提取关键词 生成回答 连接智能体 定义图的状态 定义节点方法 根据指令路由 生成回答 文件处理 提取关键词 网络搜索 定义图的结构 运行图 运行指南 在控制台中测试程序 使用 Streamlit 构建前端页面 随着大语言模型(LLM)技术的快速发展,人们期望利用 LLM 解决各种复杂问题,在此背景下,构建智能体(Agent)应用受到了广泛关注.用户与 LLM 的交互可以被视为一种 单智能体(Single-Agent) 行为:用户通过提示词(prompt

AI Agent 无疑是今年最火爆的概念,从科技巨头的战略布局到创业公司的创新产品,AI 智能体正在重塑我们与机器交互的方式.无论是自动化任务.个性化服务,还是复杂问题的协同解决,AI Agent 都展现出了前所未有的潜力. 而在众多备受瞩目的框架中,微软 Autogen 凭借其灵活的多智能体协作能力,迅速成为开发者与企业的关注焦点.它不仅能高效整合多个 AI Agent,还能根据任务需求动态调整工作流程,让智能协作变得更简单.更强大. 在这篇博客中,我们将深入探索 Autogen 的核心特性.

Nginx的路径匹配规则 Nginx的匹配规则用location指令来实现,Nginx 的location指令用于匹配请求的 URI(请求路径),并根据匹配结果执行特定的处理指令.location是实现动静分离.URL 重写.反向代理等功能的核心模块之一. location匹配规则分类 location支持多种匹配模式,包括精确匹配.前缀匹配.正则匹配等 精确匹配(=) 优先级最高.当请求的URI与location后面的字符串完全相同时,Nginx会选择这个location块进行处理.(这个好理

一.背景 许多小伙伴在安装 Dify 或是 RagFlow 这些工具的时候,往往会遇到一个难题,那就是 Docker 的安装. 首先,我们的PC安装的绝大部分是 Windows,但众所周知的原因,Windows 对 Docker 的支持并不是特别好,这方面的历史原因有很多,实际上 Docker 是 Linux 流派的技术,它主要得益于 Linux Namespace 和 CGroups 这些内核隔离技术,然而 Docker 大火之际,Windows 并没有提供类似的技术,这也导致了 Window

7. RabbitMQ 消息队列--延时队列(Spring Boot + 安装message_exchange"延迟插件" 的详细配置说明)的详细讲解 @ 目录 7. RabbitMQ 消息队列--延时队列(Spring Boot + 安装message_exchange"延迟插件" 的详细配置说明)的详细讲解 1. RabbitMQ 延时队列概述 2. RabbitMQ 中的 TTL 3. RabbitMQ 整合 Spring Boot 3.1 Spring Bo

项目背景 作为开发者,你是否经历过: 技术面试时因紧张发挥失常? 刷了1000+LeetCode却不会表达解题思路? 花费上千元购买模拟面试服务? 今天推荐的AI Interviewer开源项目,正是为解决这些痛点而生! 技术栈创新: 双引擎评估:AST静态分析 + LLM动态评分 混合推理:QWen-Max大模型 + 本地知识库 全流程覆盖:从简历生成到技术问答闭环 ️ 快速体验 项目地址:https://github.com/xgwangdl/AI-Interview 项目展示 1.登录界面

引言:当董明珠.雷军.马斯克和特朗普成为你的面试官 在当今竞争激烈的求职市场中,模拟面试系统正成为开发者提升竞争力的秘密武器.但传统的模拟面试太过平淡,于是我开发了一个多风格AI面试官系统,让你可以体验被董明珠.雷军.埃隆·马斯克甚至唐纳德·特朗普"面试"的独特经历. 立即访问GitHub仓库 技术亮点 多风格面试官人格矩阵 系统内置四种截然不同的面试风格: | 面试官 | 风格特点 | 技术实现 | | ------ | ------------ | -------------- |

零.写在最前面 0.1 关于系统 如标题所述,本文的操作需要一个类 Unix 系统(MacOS.CentOS.Ubuntu 等). 同时这些类 Unix 系统还需要有 gcc 编译器.具体如何搞定这些编译器的内容不在本文范围内,忽略之. 0.2 关于版本 本文作者测试过的 Nginx 源码版本是 1.16.0 & 1.20.0 & 1.25.0,基本上认为在 [1.16.0 - 1.25.0] 之间的版本都是 OK 的,其他版本请注意区别. 作者学习 Nginx 源码的版本是 1.16.0

在数据分析的世界里,散点图是一种极为重要的可视化工具. 它能够直观地展示两个或多个变量之间的关系,帮助我们快速发现数据中的模式.趋势和异常点. 无论是探索变量之间的相关性,还是寻找数据中的潜在规律,散点图都扮演着不可或缺的角色. 与传统的静态图表不同,Plotly 绘制的散点图可以通过鼠标悬停.缩放和拖动等交互操作,让用户更深入地探索数据细节. 本文旨在探讨使用 Plotly 绘制散点图的高级技巧,包括多变量散点图的绘制.趋势分析方法的应用,以及如何通过这些技巧提升数据分析与可视化的能力. 1.