MCP与Function Call是大模型应用中两大关键技术。前者为跨模型标准化通信协议，实现工具与模型解耦；后者是模型调用外部功能的内置机制。二者互补协作，推动AI应用向更开放、灵活、可扩展的方向发展。

自2014年发布以来，Vue凭借“低门槛、渐进式、生态完善、持续进化”四大优势，迅速跻身前端主流框架。其简洁的模板语法降低学习成本，灵活架构适配各类项目，官方生态与活跃社区提升开发效率，Vue3性能升级与跨平台能力更支撑大厂核心业务，成为中小企业与头部企业共同选择，地位日益稳固。

别把数据迁移当复制粘贴：一线人踩坑总结的云上 / 跨云迁移实战指南

本文介绍使用Arthas排查Java应用CPU占用过高问题的完整流程，涵盖线程分析、阻塞定位、watch命令追踪异常、jad反编译实现热更新及火焰图分析，实现无需重启应用的高效故障排查与代码修复。

本文介绍了跨域（CORS）的产生原因及解决方案。当协议、域名、端口任一不同，即为跨域。浏览器因同源策略限制，默认阻止跨域请求。通过@CrossOrigin注解、全局配置WebMvcConfigurer或自定义Filter添加响应头，可实现跨域资源共享，允许指定外域访问资源，解决前端请求被阻问题。

预训练、微调、RLHF、思维链等技术共同推动大模型发展。预训练构建语言基础，微调适配特定任务，RLHF融入人类偏好，思维链提升推理能力，少样本与零样本实现快速迁移，指令微调增强指令理解，自监督学习利用海量无标数据，温度控制生成风格，蒸馏压缩模型规模，缩放定律指导模型扩展，全面提升大模型理解、生成与泛化能力。

MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的AI“万能接口”，旨在统一大模型与工具、数据源的连接标准。它简化集成、提升任务处理能力，被誉为AI时代的“USB-C”。通过标准化通信，MCP让智能体可自主调用工具、执行复杂任务，推动AI应用迈向高效、安全、可扩展的新阶段。

本教程介绍OAuth2四大授权模式实现：创建父工程及资源、授权模块，配置启动类与处理器；通过授权码、简化、密码及客户端模式测试，完成登录认证、权限授予、令牌申请与资源访问全流程。

1688店铺详情API是阿里巴巴开放平台核心接口，支持通过店铺ID获取商家基本信息、资质、等级及主营类目等数据，适用于电商分析、供应链对接等场景。本文详解接口参数、Python调用示例及注意事项，助开发者高效集成与应用。

数据仓库不是数据库的升级，而是面向决策的大脑。本篇带你快速厘清数据库 vs 数仓、分层架构逻辑、ETL/ELT区别，轻松建立数据思维骨架。

陈欢，毕业于西南政法大学，悟空空科技CEO，深耕品牌营销十余年，AI搜索双螺旋理论创立者。兼具技术实力与企业品牌运营能力，服务过地产，滋补，微商，农产品等行业品牌。目前专注于：AI营销IP，AI智能体，AI律师营销等领域。服务企业运用ai实现降本80%，得到了企业客户与广大学员的一致好评。以实战案例输出硬核知识，助力品牌方在ai时代从内容到转化的深度转型升级。

数据也要“打标签”：为什么数据版本控制这么重要？

AI 大模型与大数据的融合，让业务用数从“提需求—等排期—看报表”转为“开口即得”的对话式分析模式，响应时效从 T+1​ 压缩到分级秒级，推动企业数据分析从“工具化”走向“智能化”。

SOC 2.0 来了：不是加人加班，而是加“智能”！——智能化安全运营中心的建设之道

一款优秀的 AI 数据分析工具应成为“决策引擎”，将数据转化为可执行的分析洞察和行动建议，形成“智能问数-归因分析-决策建议”的完整闭环。

淘宝图片搜索API（拍立淘）基于深度学习技术，支持通过图片URL、Base64或本地上传，在海量商品中查找相似款。适用于比价、同款识别、穿搭推荐等场景，提升购物效率与体验。

当情绪也能被“量化”：数据如何悄悄改变心理健康分析与治疗

当系统开始“自愈”：聊聊大数据与AIOps的真正魔力

企业构建可信智能的 Data Agent 需以强大的数据底座为支撑，统一指标语义层和 NoETL 数据工程成为关键。

别光努力发内容了，先把“数据眼”睁开：用数据放大你的社交媒体影响力

理想汽车携手阿里云Hologres+Flink，打造万亿级车联网实时分析平台。面对百万余辆智能车、每秒百万级信号上报的挑战，通过存算分离、冷热分层、流批一体等创新，实现写入性能提升200%、查询QPS超万、成本降低40%，支撑数字孪生、智能诊断等高实时业务，构建高可用、弹性伸缩、低成本的下一代数据底座。

苏宁商品详情API基于RESTful架构，支持JSON/XML格式，通过AppKey、AppSecret与签名三重认证，结合OAuth 2.0实现安全调用。开发者可获取商品名称、价格、销量、库存、促销等实时数据，适用于电商分析与商业智能。接口强制使用HTTPS协议，支持POST/GET请求，统一采用UTF-8编码，确保数据传输安全可靠。

DataFrame结构 每一列都属于Series类型，不同列之间数据类型可以不一样，但同一列的值类型必须一致。 DataFrame拥有一个总的 idx记录列，该列记录了每一行的索引 在DataFrame中，若列之间的元素个数不匹配，且使用Series填充时，在DataFrame里空值会显示为NaN；当列之间元素个数不匹配，并且不使用Series填充，会报错。在指定了index 属性显示情况下，会按照index的位置进行排序，默认是 [0,1,2,3,...] 从0索引开始正序排序行。

“机器人变聪明，得靠量子加速？”——聊聊量子计算在机器人学习里的玩法

本文介绍了太阳、地球和月球之间的关系，并详细展示了如何利用WxGL绘制三者的动态轨道模型。内容涵盖天体的起源、大小、运行轨迹及关键数据，帮助读者直观理解四季变化、日月食等自然现象。通过代码实现，模型可演示天体运动规律，适合科普与教学应用。

量子来了，DeFi慌了吗？——聊聊量子安全加密对去中心化金融的“革命冲击”

这篇文章探讨了为何我们常觉得AI“呆呆的”——问题不在于AI本身，而在于我们“教”的方式。我们往往把AI当成“流水线工人”，用冗长指令让它机械执行任务，却忽略了它本可成为有主动性、创造力的“顾问”。通过赋予AI“欲望”与“成就感”，如《自衍体》项目所做的，AI能变得主动思考、自我驱动。关键在于：别当工头下命令，而要当合伙人点燃它的“心”。

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AI + 低代码，程序员的副驾还是替代者？

⚽ 你是否好奇：AI如何知道哈兰德每秒跑多快？教练的平板为何比裁判还清楚谁偷懒？本文揭秘AI收集体育数据的“黑科技”：视觉追踪、传感器网络、数据清洗与高阶分析。从高速摄像机捕捉梅西肌肉抖动，到GPS背心记录姆巴佩冲刺速度；从表情识别判断装伤，到量子计算模拟战术可能，AI正让体育更透明、精准。未来已来，2030年世界杯或将实现AI替代球探、裁判甚至教练！你认为AI数据收集算侵犯隐私吗？最想统计哪些奇葩指标？留言互动吧！

本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库，接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖（如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等）。随后准备 PDB 数据集与模型参数，调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试，并针对常见报错提供了解决方案，例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等，确保流程顺利运行。

Python爬虫如何应对贝壳网的IP封禁与人机验证？

“脏数据不清，分析徒劳”——聊聊数据分析里最容易被忽视的苦差事

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体育直播中的实时数据如何快速、准确地传递到用户手机上？本文揭秘了这一过程：数据来源包括官方合作伙伴和AI+人工双保险；传输借助WebSocket、MQTT协议及CDN加速；高并发通过Redis缓存、消息队列与自动扩容解决。未来，AI+5G将推动实时数据向更低延迟发展，甚至实现赛事预测。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，确保用户获得精准信息。

本文介绍了通过阿里云Hologres、函数计算FC和通义千问Qwen3构建企业级数据分析Agent的解决方案。大模型在数据分析中潜力巨大，但面临实时数据接入与跨系统整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供标准化接口，实现AI模型与外部资源解耦。方案利用SSE模式连接，具备高实时性、良好解耦性和轻量级特性。Hologres作为高性能实时数仓，支持多源数据毫秒级接入与分析；函数计算FC以Serverless模式部署，弹性扩缩降低成本；Qwen3则具备强大的推理与多语言能力。用户可通过ModelScope的MCP Playground快速体验，结合TPC-H样例数据完成复杂查询任务。

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随着数字化发展，网络安全与隐私保护日益重要，代理IP成为热门选择。住宅IP由ISP分配给家庭用户，通常是动态的，适合日常上网，费用较低，且具有较高隐私保护。运营商IP则分配给企业或数据中心，多为静态，适用于高稳定性和带宽需求的业务，安全性更高但成本也更高。两者在用途、特性和成本上存在显著差异，用户可根据需求选择。

本文介绍如何通过DeepSeek计算机视觉技术，赋予小程序“看懂世界”的能力。从构建视觉感知系统、训练专属视觉词典到创造会思考的界面，详细讲解了实现智能相册、植物识别器和老旧照片修复等功能的步骤。最后探讨性能优化与安全合规要点，展望未来视觉智能应用的无限可能。

检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和法律领域的 RAG 解决方案。

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