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MCP server 入门以及企业案例分享
顾名思义，它可以帮助 AI 扫描你的本地都有些啥文件，同时还可以直接在你的电脑里创建文档。可别小看这个服务，它足以省掉你在多个网页来回复制粘贴的时间，让你亲自见证由 AI 接管你本地文件的 WOW 时刻。然后你就可以让 AI 去帮你干活了，比如说帮我写一篇关于澳洲留学的介绍，自动创建一篇文章。如果你想要更加精细的控制 MCP 所能够访问的文件范围，那么你也可以通过手动方式输入文件路径。别晕了我的朋
基于ollama+qwen2.5open搭建大模型平台，openai agents sdk通过mcp协议实现智能体调用
MCP 作为 AI 与外部工具交互的标准协议，极大提升了自动化能力。掌握 MCP 的基本原理和配置方法，可以帮助你高效利用 AI 进行开发和数据处理。
如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
本文主要聚焦于构建 Influxdb MCP Server工程实践中遇到的问题，最终的结果展现，MCP的可能性展望，和MCP给工作生活带来的变化四个方面来讨论。
本文将对如何快速获取属于自己的模型展开简要介绍，从数据准备、模型训练到最终部署，一步步助力大家迅速领略深度学习的独特魅力。
1.MCP到底是什么2.cursor配置2.1配置之后的效果2.2如何进行正确的配置2.3高德地图获取key2.4选择匹配的模型
最近春招正在如火如荼地进行中，看到很多人的简历上都包含大模型相关的工作，各家大厂和初创都很舍得给钱，动辄百万年包也变得不再稀奇。因此在大模型纵横的这个时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。本文汇总了1、目前主流的开源模型体系有哪些？Transformer体系：由Google提出的Transformer 模型及其变体，如BERT、GPT 等。PyTorch Lig
通过人类对 Seed-Thinking-v1.5 与 DeepSeek-R1 输出结果的比较评估，结果发现，Seed-Thinking-v1.5 获得的用户积极反馈总体高出 8.0%，凸显了其在复杂用户场景处理能力方面的能力。然后，它会估算各种配置的性能和内存使用情况，以获得最佳配置。从技术架构看，Seed-Thinking-v1.5 采用了混合专家模型（Mixture-of-Experts，Mo
