经过几天的努力Biwen.AutoClassGen终于实现了DTO复杂属性的生成
前言 距写上一篇 https://www.cnblogs.com/vipwan/p/18535459 生成DTO已经有一段时间了, 最初没有考虑复杂二级属性嵌套的实现,而是直接使用排除使用自定义的方式解决这个问题, 但是这个有些违背简约到底的初衷,并且也有好几个网友提出希望支持复杂嵌套属性DTO的功 ...
cursor的mcp服务器安装（nodejs，npx安装和uv工具安装）
一、前言： 1、近期MCP服务器非常火爆，作为LLM大模型的通用工具手脚，MCP可以帮助LLM大模型实现更好的功能。本人经常使用cursor来进行代码的编辑，正巧cursor在0.47版本之后，MCP的相关设置进行了大更新，那么就来尝试一下吧。 二、MCP服务器的支持 MCP服务器的支持可以选择No ...
瞧瞧别人家的限流，那叫一个优雅！
前言 去年夏天某个凌晨，我接到某金融平台报警：支付接口错误率飙升至35%。 赶到机房时，发现数据库连接池耗尽，大量请求堆积成山——这就是典型的未做限流防护的灾难现场。 就像高速公路不设收费站，高峰期必然堵成停车场。 限流的本质不是拒绝服务，而是用可控的牺牲保护核心链路。 某电商大促时，他们用令牌桶算 ...
1.net core 工作流WorkFlow流程（介绍）
WikeFlow官网：www.wikesoft.com WikeFlow学习版演示地址：workflow.wikesoft.com WikeFlow学习版源代码下载：https://gitee.com/wikesoft/WorkFlow WikeFlow2.0演示地址：workflow2.wikes ...
智能驾驶致死、AI聊天自杀，安全成最大的奢侈
提供AI咨询+AI项目陪跑服务，有需要回复1 前几天《高层论坛：实现汽车产业高质量发展》才刚召开，因为汽车行业卷得不行，现在大家都想在智能驾驶上发力，其中有句话令我影响深刻： 对智能驾驶来说，安全是最大的奢侈 而这一回旋镖马上就击中了小米，从现在来看疑是是由于智能驾驶导致的车祸而导致重大车祸： 怎么 ...
探秘Transformer系列之（24）--- KV Cache优化
从零开始解析Transformer，目标是：(1) 解析Transformer如何运作，以及为何如此运作，让新同学可以入门；(2) 力争融入一些比较新的或者有特色的论文或者理念，让老鸟也可以有所收获。 ...
手写数字识别实战教程：从零实现MNIST分类器（完整代码示例）
在人工智能的奇妙宇宙中，手写数字识别堪称经典中的经典。这个看似简单的任务——让电脑像人一样"认数字"，背后蕴含着模式识别的核心思想。本文将带领你亲手实现一个能准确识别手写数字的AI程序，使用最基础的机器学习算法，在经典MNIST数据集上达到令人惊喜的准确率。 ...
最新DeepSeek-V3驱动的MCP与SemanticKernel实战教程 - 打造智能应用的终极指南
简单介绍 在进入教程之前我们可以先对MCP进行一个大概的了解，MCP是什么？为什么要用MCP？MCP和Function Calling有什么区别？ MCP是什么？ Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，它使 LLM 应用与外部数据源和工具之间的无缝集成成为可能。无 ...
深度学习--个人总结
学习与反思 主要是记录自己遇到的问题以及踩的坑 同时欢迎各位大佬，给我提出意见，我一定会好好吸取。_ 准确率只有0.1左右？（or 很低） 有可能是因为权重没有初始化（不一定是必要的） 或者学习率设置的问题，可能设置的太大了，试着调小一些 如何区分验证集和测试集？ 训练集 （训练阶段） 用于构建我们 ...
Web前端入门第 29 问：CSS 盒模型：网页布局的基石
在 Web 网页开发中，盒模型（Box Model） 是 CSS 的核心概念，它决定了每个 HTML 元素在页面中占据的空间和布局方式。 无论是文本、图片还是按钮，浏览器都会将它们视为一个矩形盒子，并通过盒模型的规则计算其尺寸和位置。 Web 网页开发，就是把一个个的盒子摆在正确的位置，堆叠成好看的 ...
记录-内网部署vllm分布式推理DeepSeekR1:70b
背景 前段时间接到需求要在内网部署DeepSeekR1:70b，由于手里的服务器和显卡比较差（四台 四块Tesla T4- 16g显存的服务器），先后尝试了ollama、vllm、llamacpp等，最后选择用vllm的分布式推理来部署。 需要准备的资源 vllm的docker镜像（可以从docke ...
剖析 Docker Swarm 操作对容器端口影响
剖析 Docker Swarm 操作对容器端口影响 一、背景阐述 在使用 Docker Swarm 构建集群环境过程中，于 ts3 节点出现了原有的容器端口全部失效，手动重启后才恢复的情况。期间涉及 docker swarm init --advertise-addr=172.16.10.110 以 ...
从零散笔记到结构化知识库：我的文档网站建设之路
我一直有记录笔记的习惯，无论是在工作还是学习中。但随着近年来更换笔记软件、频繁迁移数据，笔记内容逐渐变得零散、分散，缺乏系统性与整体性。为了更好地沉淀和复用这些知识，我决定搭建一个文档网站，对过往的笔记进行梳理与整合，逐步构建一套结构清晰、内容完整的知识资料库。 下面是我在这个过程中所做的一些尝试与 ...
继承 QPaintEngine 利用 QSvgRenderer 从SVG 图片中提取路径（QPainterPath）的方法
SVG 作为为可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），易于编辑和维护，基于XML的文本文件存储，在网页设计、图标制作、数据可视化和其他图形相关的领域应用广泛。在应用工程中总会有动态修改路径、绘制颜色等需求，这就需要能够动态的解析 svg 文件，获取对应的路径、颜色等参数。 ...
MQTT消息传递过程中，序列化协议如何选择？文本序列化还是二进制序列化协议。
字符串消息的序列化 在上一篇文章中，我们使用MQTTnet 框架，实现了一个MQTT服务器、MQTT发布者进程、MQTT订阅者进程。在消息传递过程中，我们将控制台的字符串直接传递。因为MQTT是应用层协议，它是基于TCP协议进行数据传输。我们 直到TCP本身是基于字节流的传输协议。所以我们的字符串最 ...
如何开发 MCP 服务？保姆级教程！
以前，如果想让 AI 处理我们的数据，基本只能靠预训练数据或者上传数据，既麻烦又低效。现在，MCP 解决了这个问题。 ...
9. RabbitMQ 消息队列幂等性，优先级队列，惰性队列的详细说明
9. RabbitMQ 消息队列幂等性，优先级队列，惰性队列的详细说明 @目录9. RabbitMQ 消息队列幂等性，优先级队列，惰性队列的详细说明1. RabbitMQ 消息队列的 “ 幂等性 ” 的问题1.1 RabbitMQ 消息队列的“幂等性”的概念2. RabbitMQ 消息队列的 “ 优 ...
通过TTS模型让猴哥给你讲个故事
“假”标题：通过TTS模型让猴哥给你讲个故事 “真”标题：使用Python调用硅基流动TTS模型并播放返回的音频数据过程记录 TTS介绍 TTS（Text-to-Speech，文本转语音）技术是一种将书面文本转换为口语语音的技术。这种技术广泛应用于各种场景，如语音助手、导航系统、有声读物、自动电话应 ...
『Plotly实战指南』--直方图绘制与应用
在数据科学的世界里，直方图是一种不可或缺的可视化工具，它以其简洁而直观的方式，揭示了数据的内在规律，为数据分析和决策提供了有力支持。 它能够帮助我们快速识别异常值，并为统计推断提供有力支撑。 无论是对称的钟型分布，还是偏态的长尾分布，直方图都能清晰地呈现出来。 通过观察直方图的形状，我们可以了解数据 ...
.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（二）：Semantic Kernel 整合对向量数据库的统一支持
1. 引言 在人工智能（AI）应用开发迅猛发展的今天，向量数据库作为存储和检索高维数据的重要工具，已经成为许多场景（如自然语言处理、推荐系统和语义搜索）的核心组件。 对于.NET生态系统的开发者而言，如何高效地整合和管理不同的向量数据库，并以统一的方式使用它们，是一个亟待解决的问题。 Semanti ...
