小健博客
开箱即用！推荐一款Python开源项目：DashGo，支持定制改造为测试平台！
市面上的开源后台管理系统项目层出不穷，对应所使用到的技术栈也不尽相同。
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Audio DSP boot 过程
C# 工业视觉开发必刷20道 Halcon 面试题
为了帮助广大 C#工业视觉开发的朋友更好地备战面试，掌握Halcon的核心技能，小编精心整理了20道高频Halcon面试题。
Chrome 135 版本新特性
iOS 版 Chrome 浏览器的用户现在可以选择按照预设时间自动删除下载内容。
『Plotly实战指南』–直方图绘制与应用
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。
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
如何开发 MCP 服务？保姆级教程！
这篇文章，就带大家速通 MCP，了解其核心概念，并且以我们给自己产品 面试鸭 开发的面试搜题 MCP 服务为例，带大家实战 MCP 服务端和客户端的开发！
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。
可以看到 WithPayload函数我们直接设置了一个字符串，然后我们来看下MQTT是 如何实现 WithPayload这个函数的源代码的，下面代码可以和明显看到，该函数调用了 Encoding.UTF8.GetBytes(payload)...
继承 QPaintEngine 利用 QSvgRenderer 从SVG 图片中提取路径（QPainterPath）的方法
QT 提供了svg 库用于svg 的解析，但是大部分代码被封装起来，只提供了 QSvgRenderer 类和 QSvgGenerator 类给用户使用。而 QSvgRenderer 类能使用的只有 render() 方法。从 svg 库的文...
从零散笔记到结构化知识库：我的文档网站建设之路
下面是我在这个过程中所做的一些尝试与实践。
剖析 Docker Swarm 操作对容器端口影响
记录-内网部署vllm分布式推理DeepSeekR1:70b
/data/vllm_model为你模型文件的位置，如下图则启动成功
Web前端入门第 29 问：CSS 盒模型：网页布局的基石
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。
深度学习–个人总结
数据归一化（Normalization）是数据预处理中的一个重要步骤，尤其在机器学习和深度学习中。 它将数据缩放到一个统一的范围（通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]），从而提高模型的训练效率和性能。
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
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。无论你是构建 AI 驱动的 IDE、改善 chat 交互，还是构建自定义的 AI 工作流，MCP 提供了一...
手写数字识别实战教程：从零实现MNIST分类器（完整代码示例）
首先，我们需要加载MNIST数据集。Scikit-learn提供了一个便捷的方法来加载MNIST数据集的简化版本（通常称为digits数据集，但结构相似，适合演示）。
智能驾驶致死、AI聊天自杀，安全成最大的奢侈
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：
1.net core 工作流WorkFlow流程（介绍）
.net 平台下面有一些三方的流程引擎，这些流程引擎很多都不好用或者是很难满足用户的业务需求，功能臃肿导致学习难度大，条件限制多导致集成难度大或者根本就没办法集成，无法使用客户自己的权限系统跑流程，针对于行业现状，我们才决定自己研发流程引擎...
瞧瞧别人家的限流，那叫一个优雅！
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。
cursor的mcp服务器安装（nodejs，npx安装和uv工具安装）
MCP服务器的支持可以选择NodeJS的支持，所以需要先整理安装NodeJS。具体可以参考这篇博文： nodejs安装 设置完环境变量之后，重启电脑，在终端输入
经过几天的努力Biwen.AutoClassGen终于实现了DTO复杂属性的生成
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,
什么是微前端？有什么好处？有哪一些方案？
核心思想：
zk源码—3.单机和集群通信原理
1.单机版的zk服务端的启动过程
KGDB调试Linux内核与模块
使用两台虚拟机：
Sunshine+Moonlight让安卓Pad或IPad变6ms低延迟高质量无线显示器 #串流 #无线副屏
解密prompt系列52. 闲聊大模型还有什么值得探索的领域
当前的大模型训练还是阶段式的，OpenAI每隔几个月就会对模型进行重新训练，延长模型的世界知识截止时间。说白了就是全新、覆盖式的知识写入。就像西西弗斯推石头，每次全量训练都意味着对先前知识的系统性遗忘。而真正意义上的持续学习和试试学习，当前...
Web前端入门第 30 问：CSS 文本与字体样式常用属性
使用方式如下：
一文彻底搞懂 MCP：AI 大模型的标准化工具箱
MCP 最近在 AI 领域 引发了 广泛关注，特别是在 海外各大社区 中，大家热烈讨论，热度 相当高。
深感一无所长，准备试着从零开始写个富文本编辑器
那么为什么要从零设计实现新的富文本编辑器，编辑器是公认的天坑，且当前已经有很多优秀的编辑器实现。例如极具表现力的数据结构设计 Quill、结合 React视图层的 Draft、纯粹的编辑器引擎 Slate、高度模块化的 ProseMirro...
拆解 MCP 的运行原理
Cursor 的返回结果，使用的是 Claude- 3.5：