本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP（模型上下文协议）标准化接口，解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力，支持实时数据接入和湖仓一体分析；函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境；Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground，实现高效的服务化部署，帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent，优化数据分析流程并降低成本。

MCP Specification 在 2025-03-26 发布了最新的版本，本文对主要的改动进行详细介绍和解释

dayjs是一个极简快速2kB的JavaScript库，可以为浏览器处理解析、验证、操作和显示日期和时间，它的设计目标是提供一个简单、快速且功能强大的日期处理工具，同时保持极小的体积（仅 2KB 左右）。

本指南介绍如何安装和配置Ollama。首先，从官网下载Ollama并选择适合的安装方式：傻瓜式安装或指定路径安装。安装完成后，可通过系统环境变量配置模型下载路径（可选）。最后，运行对应模型命令进行测试使用，包括选择参数量、复制命令并在命令行工具中执行，验证安装是否成功。

本文介绍如何用10行Python代码创建专属阿里云OpenAPI MCP Server。针对传统MCP Server工具固化、开发复杂等问题，提出借助alibaba-cloud-ops-mcp-server实现灵活拓展的方案。通过配置服务与API名称，运行简短代码即可生成支持SSE连接的MCP Server。用户无需深入了解阿里云OpenAPI细节，大幅降低开发门槛。未来将探索通用工具设计，实现固定工具调用任意API，进一步提升灵活性与效率。

本文深入解析了Model Context Protocol（MCP）协议，探讨其在AI领域的应用与技术挑战。MCP作为AI协作的“USB-C接口”，通过标准化数据交互解决大模型潜力释放的关键瓶颈。文章详细分析了MCP的生命周期、传输方式（STDIO与SSE），并提出针对SSE协议不足的优化方案——MCP Proxy，实现从STDIO到SSE的无缝转换。同时，函数计算平台被推荐为MCP Server的理想运行时，因其具备自动弹性扩缩容、高安全性和按需计费等优势。最后，展望了MCP技术演进方向及对AI基础设施普及的推动作用，强调函数计算助力MCP大规模落地，加速行业创新。

随着AI应用变得越来越复杂并被广泛部署，原有的通信机制面临着一系列挑战。近期MCP仓库的PR #206引入了一个全新的Streamable HTTP传输层替代原有的HTTP+SSE传输层。本文将详细分析该协议的技术细节和实际优势。

本文详细介绍了阿里云解决方案中的Bolt.diy工具，一款基于AI的开源全栈开发平台。通过自动部署方式，用户可快速体验其多模型适配、全栈开发等功能。文章涵盖从开通服务到部署应用的具体步骤，并结合实际案例展示了生成网页的效果与局限性。尽管Bolt.diy能显著提升建站效率，但在复杂需求处理和稳定性上仍有改进空间。建议优化代码生成实时查看、预览异常处理等问题，并增加更多学习资源以帮助用户更好地设计Prompt。

本文介绍如何使用Serverless Devs CLI工具从零开发并一键部署MCP Server到阿里云函数计算（FC）。首先通过初始化MCP Server项目，完成本地代码编写，利用Node.js实现一个简单的Hello World工具。接着对代码进行打包，并通过Serverless Devs工具将项目部署至云端。部署完成后，提供三种客户端接入方式：官方Client、其他本地Client及在FC上部署的Client。最后可通过内置大模型的inspector测试部署效果。Serverless Devs简化了开发流程，提升了MCP Server的构建效率。

本文介绍了如何使用 JDK 自带工具查看和分析 JVM 的运行情况。通过编写一段测试代码（启动 10 个死循环线程，分配大量内存），结合常用工具如 `jps`、`jinfo`、`jstat`、`jstack`、`jvisualvm` 和 `jcmd` 等，详细展示了 JVM 参数配置、内存使用、线程状态及 GC 情况的监控方法。同时指出了一些常见问题，例如参数设置错误导致的内存异常，并通过实例说明了如何排查和解决。最后附上了官方文档链接，方便进一步学习。

本文介绍了如何通过alibaba-cloud-ops-mcp-server和MCP（Model Context Protocol）实现AI助手对阿里云资源的复杂任务操作。内容涵盖背景、准备步骤（如使用VS Code与Cline配置MCP Server）、示例场景（包括创建实例、监控实例、运行命令、启停实例等），以及支持的工具列表和参考文档。借助这些工具，用户可通过自然语言与AI助手交互，完成ECS实例管理、VPC查询、云监控数据获取等运维任务，实现高效“掌上运维”。

Bolt.diy 是 Bolt.new 的开源版本，提供灵活的自然语言交互与全栈开发支持。基于阿里云函数计算 FC 和百炼模型服务，最快5分钟完成部署。新手注册阿里云账号后可领取免费额度，按指引开通相关服务并授权。通过项目模板一键部署，配置 API-KEY 后即可使用。Bolt.diy 支持多种场景，如物联网原型开发、久坐提醒、语音控制灯光等，助力快速实现创意应用。

本文旨在从 MCP 的技术原理、降低 MCP Server 构建复杂度、提升 Server 运行稳定性等方面出发，分享我们的一些实践心得。

以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP（Model Context Protocol）为例，演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接，让智能交互更加高效、直观。

随着 AI 技术的飞速发展，MCP（模型上下文协议） 逐渐崭露头角。这项由 Anthropic 公司（Claude 的创造者）于 2024 年 11 月推出的开放协议，正在重新定义 AI 与数字世界的交互方式。这项开放协议不仅让 AI 突破传统对话边界，更赋予其执行现实任务的能力，堪称人工智能向"行动智能体"进化的里程碑。然而从火热概念到落地业务，MCP 还需要找到云端“好搭档”。

在AI应用开发中，工具调用是增强大模型能力的核心技术，通过让模型与外部API或工具交互，可实现实时信息检索（如天气查询、新闻获取）、系统操作（如创建任务、发送邮件）等功能；本文结合Spring AI与大模型，演示如何通过Tool Calling实现系统API调用，同时处理多轮对话中的会话记忆。

本文介绍了 WordPress 主题开发中页面结构与模板文件的使用方法。通过 header.php、sidebar.php、footer.php 和 index.php 等模板文件，实现网站模块化设计，便于统一管理和代码重用。Header 部分包含 logo、导航条等；Content 展示主体内容；Side bar 显示推荐信息或广告；Footer 则呈现版权和备案信息等内容。文章还提供了各模板文件的具体代码示例，帮助开发者快速理解和应用 WordPress 模板机制。

模型上下文协议（MCP）是由Anthropic提出的开源标准，旨在解决大语言模型与外部数据源和工具集成的难题。作为AI领域的“USB-C接口”，MCP通过标准化、双向通信通道连接模型与外部服务，支持资源访问、工具调用及提示模板交互。其架构基于客户端-服务器模型，提供Python、TypeScript等多语言SDK，方便开发者快速构建服务。MCP已广泛应用于文件系统、数据库、网页浏览等领域，并被阿里云百炼平台引入，助力快速搭建智能助手。未来，MCP有望成为连接大模型与现实世界的通用标准，推动AI生态繁荣发展。

本文深入讲解了AI大模型中的prompt工程。文章分析了role角色（system、user、assistant）的意义，message多轮会话记忆机制，以及prompt的核心三要素（上下文背景、输入内容、输出指示）。同时介绍了多种提示优化技术，如少样本提示、CoT链式思考、prompt chaining链式提示、思维树ToT提示等，还展示了让AI生成提示词的方法，为实际应用提供了全面指导。

本文介绍了5款优秀的WordPress主题，包括专为公司设计的免费主题Corporate Blue、极简风格的企业主题Angle、适合数字媒体公司的Monochrome Pro、带有全屏视频背景的Inspiro以及针对旅游行业的Cousteau Pro。每个主题都具备独特功能和自定义选项，满足不同网站需求。通过主题预览图可直观了解其样式与布局，方便用户选择合适的方案。内容来源于Wordpress主题相关资源。

阿里云推出基于R1满血版DeepSeek的AI解决方案，助您高效学习与工作！访问专属链接进入详情页，按指引免费体验。具体步骤包括：注册阿里云账号、开通百炼模型服务、获取API-KEY、配置Chatbox客户端并测试对话功能。通过简单操作，即可调用DeepSeek-R1模型，实现智能化交互。快速上手，开启AI新体验！

本文分享了5款值得收藏的免费WordPress主题：1. OceanWP，现代多功能主题，适合电商；2. Divi，高级主题带页面构建器，功能丰富；3. Breakthrough Pro，基于Genesis框架的企业主题；4. Neve，时尚主题支持多语言；5. Ultra，商业主题搭配Themify构建器。每款主题均附有预览图，方便选择。更多主题可访问http://ztmao.com。

做好一个网站不仅需要我们对站点装修及内容发布,也需要我们学会对网站运营,如进行站长推送,将我们内容快速推送到各大搜索平台,有效的让用户能搜索到我们内容,或者需要在谷歌推广就必须对网站添加SSL证书,这样搜索域名的时候搜索框不会出现<不安全>字符在域名前面,以及运行网站要懂运维,出现BUG时要去及时解决查找原因.自始至终自身要不断学习网络相关知识,遇到问题方能迎刃而解. 本文结束,如还有不懂的同学可联系作者,倾力而为,祝您成功!

@Watch是ArkUI框架中用于监听状态变量变化的核心工具，类似Vue的Watch机制。状态更新时，方法触发，通过`changedPropertyName`区分多个绑定变量。需与@State、@Prop、@Link等装饰器配合使用，顺序上须置于这些装饰器之后。实际开发中，@Watch常与@Link（跨组件双向同步）或@Provide（跨代组件同步）结合使用。例如，通过@Link接收父组件变量并监听变化，动态调整子组件状态；或利用@Provide定义全局变量，监听后更新整体进度状态。这种机制提升了组件间状态管理的灵活性与解耦性，助力开发者高效构建复杂应用，实现“一次开发，多端部署”的目标。

视觉丰富文档的高效检索与生成是自然语言处理领域的重大挑战。ViDoRAG（Visual Document Retrieval-Augmented Generation via Dynamic Iterative Reasoning Agents）由阿里巴巴通义实验室、中国科学技术大学和上海交通大学联合提出，通过多智能体框架和动态迭代推理机制解决此问题。其核心包括多模态混合检索策略和多智能体生成流程，同时发布的ViDoSeek数据集，专为大规模文档集合设计，提供复杂推理与精准问答的评估基准。实验表明，ViDoRAG在准确率和效率上优于传统方法，未来将优化系统性能并降低计算成本。

本文基于Spring AI与RAG技术结合，通过构建实时知识库增强大语言模型能力，实现企业级智能搜索场景与个性化推荐，攻克LLM知识滞后与生成幻觉两大核心痛点。

这是一个将阿里云DeepSeek AI服务集成到WordPress的聊天机器人插件，支持多轮对话、上下文记忆和自定义界面等功能。用户可通过短代码轻松添加到页面，并支持多种配置选项以满足不同需求。项目采用MIT协议授权，代码仓位于GitHub与Gitee。开发者Chi Leung为长期境外工作，代码注释以英文为主。适合需要在WordPress网站中快速部署AI助手的用户使用。

随着AI大模型的崛起及广泛应用，旧电脑显示出了硬伤，硬件配置方面，老旧的 CPU、GPU 性能不足，运算速度缓慢，导致 AI 模型训练和推理耗时极长。内存与存储有限，无法承载大型 AI 数据集和复杂模型。散热不佳，运行 AI 任务时易过热死机。且旧电脑可能不兼容新的 AI 框架与工具，软件更新困难。这使得用户在利用旧电脑探索 AI 时，体验大打折扣，而 ToDesk云电脑、青椒云、顺网云等或许能为解决这些问题带来新契机。今天就来实测一下常用的ToDesk云电脑/青椒云/顺网云，博主将从功能、优缺点等方面为你深度剖析这几款云电脑，帮你选出最适合的那一款！🏆

目前查看各模型用量需分别进入每个模型查看，缺乏统一数据中心整合信息，无法高效掌握整体使用情况，影响资源管理和决策效率。建议建立集中化数据平台，实现用量数据一站式管理与分析，提升运营效能。

HTML5实现好看的劳动节网页源码，劳动节网页，劳动节网页源码，内置十个页面，各种模板都有，可以根据这些页面扩展更多页面，网页由网站首页、劳动节介绍、劳动节由来、劳动节习俗、劳动节文化、劳动节活动、劳动节故事、劳动节民谣、联系我们、登录/注册等页面组成，兼容手机端，页面干净整洁，内容丰富，可以扩展自己想要的，注释完整，代码规范，各种风格都有，代码上手简单，代码独立，可以直接运行使用。也可直接预览效果。

本文介绍了如何在Java开发中通过跨语言编程，利用阿里云百炼服务平台的DeepSeek大模型生成公告内容，并将其嵌入前端页面。

阿里云开放DeepSeek-R1满血版体验，0门槛领取100万Tokens，参数规模6710亿，性能强劲且完全免费。用户可轻松写代码、做表格、写故事、逻辑推理等。重点是无需任何编程基础，学生党、职场新人皆可使用。通过注册阿里云账号、生成API Key并使用HiFox客户端，即可快速上手体验顶级AI助手的强大功能。限时福利，赶快行动！

本文介绍如何基于Spring AI与DeepSeek模型构建企业级多语言翻译智能体。通过明确的Prompt设计，该智能体能自主执行复杂任务，如精准翻译32种ISO标准语言，并严格遵循输入格式和行为限制。代码示例展示了如何通过API实现动态Prompt生成和翻译功能，确保服务的安全性和可控性。项目已开源，提供更多细节和完整代码。 [GitHub](https://github.com/zlt2000/zlt-spring-ai-app) | [Gitee](https://gitee.com/zlt2000/zlt-spring-ai-app)

本文档详细介绍了张永豪与联合库UNHub为襄阳职业技术学院开发的四款核心NLP模型架构，包括DeepSeek-R1-fix-XYTC:0908、DeepSeek-R1-fix-XYTC、Qwen-MAX-XYTC及DeepSeek-R1-XYTC。基于Transformer架构优化，各模型在响应延迟、知识检索和推理深度上各有侧重，适用于不同场景。文档提供了完整的架构参考、性能对比及使用建议，并附有API调用示例。建议每季度更新性能指标，确保最佳应用效果。

JSON 数据可视化为交互式的树形图或图形，帮助直观理解文件结构和模块之间的联系。

作为一名襄阳职业技术学院信息技术学院大数据技术专业的学生，我基于国产大模型DeepSeek和Qwen-MAX，打造了专属学校的定制化智能助手。项目从技术实践、场景化应用及未来展望三方面展开，涵盖硬件资源有限下的技术破局、教学辅助与学习路径规划等教育赋能，以及开源协作与隐私保护。通过Open WebUI实现用户友好的自托管Web界面，旨在探索AI赋能职业教育的无限可能。欢迎访问：[链接](https://zyhorg.ac.cn/open.html)。

Dify Pipeline集成通义万象， 实现自动化图像生成流程，包含基础流程和完整代码实现。

本文介绍如何使用阿里云百炼部署的满血版DeepSeek-R1进行API调用。通过获取API Key并使用简单代码，可快速体验DeepSeek的强大功能。具体步骤包括获取API Key、编写调用代码及查看返回结果。链接：[解决方案](https://blog.csdn.net/qwe1110/article/details/146020743) 和 [API文档](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/deepseek)。

推荐先观看大佬视频，按步骤操作。虽有不连贯处但不影响，重点是只能做最新更新的任务，做往期任务会被扣费，这点非常重要，请务必注意。新手请严格按照此流程进行，避免不必要的损失。