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[论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 从OpenAPI到MCP服务器：AutoMCP如何让LLM工具集成自动化？本文介绍了论文《Making REST APIs Agent-Ready: From OpenAPI to Model Context Protocol Servers for Tool-Augmented LLMs》的核心内容。针对LLM工具集成中MCP服务器手动构建效率低的问题，研究者提出AutoMCP工具，能从OpenAPI规范自动生成MCP服务器。通过分析2万多个GitHub仓库，发现手动MCP服务器开发成本高；经50个真实API测试，AutoMCP初始成功率76.5%，修复后达99.9%

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1.安装anaconda详细步骤（含安装截图） Anaconda安装与配置指南本文详细介绍了Anaconda的安装与配置过程。Anaconda作为Python数据科学平台，提供了虚拟环境管理和Python集成环境。安装步骤包括：通过官网或清华镜像下载安装包（建议安装在C盘）、按照向导完成安装、配置系统环境变量（添加Anaconda相关路径）。最后通过conda --version和python命令验证安装是否成功。文中包含安装过程截图和环境变量配置截图，帮助用户直观了解每个操作步骤。

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程序猿全栈の董（董翔）

从一个“诡异“的C++程序理解状态机、防抖与系统交互摘要：本文通过分析一个看似简单的C++程序，揭示了其背后涉及的状态机模式、防抖机制和系统交互原理。程序循环10次却只输出0-4的异常行为源于双态状态机的交替执行特性，与JavaScript防抖机制存在本质区别。文章进一步探讨了控制台缓冲机制的影响，并提出了多线程实验方案。这个案例展示了探索性编程的价值：通过解构异常现象，可以深入理解底层系统机制，培养状态机思维和系统交互意识。

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码字的字节

深入解析Hadoop如何实现数据可靠性：三副本策略、校验和验证与Pipeline复制当客户端创建新文件时，HDFS会自动在同目录下生成隐藏的.crc校验文件，这种设计将校验数据与实际数据分离存储，既保证了校验系统的独立性，又避免了单点故障风险。分布式架构带来的可靠性挑战尤为突出。阿里云的技术分析表明，在每天处理万亿级事件的实时数仓中，Hadoop的校验和机制可以拦截99.99%的数据传输错误。在持久内存（PMem）和SSD混合部署的场景中，三星电子验证了差异化副本策略的价值：PMem节点仅保留1个低延迟副本，SSD节点维持2个标准副本，整体可靠性不变的情况下，热点数据访问性能提升40%。

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Flutter开发实战之Widget体系与布局原理 Flutter的Widget体系与布局原理

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VTK交互——Callback 控制使用哪种回调实现方式（类继承或函数）

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码字的字节

深入解析Hadoop高频面试题：HDFS读/写流程的RPC调用链 HDFS（Hadoop Distributed File System）作为Hadoop生态的核心存储组件，其读写流程的设计体现了分布式系统的高可靠性与高吞吐特性。理解HDFS读写机制的核心框架，是掌握大数据存储技术的基础，也是面试中高频考察的技术要点。深入掌握HDFS读/写流程不仅是应对技术面试的关键，更是构建分布式系统思维的基础。通过本文对ClientProtocol协议和DataNode管道建立的详细解析，我们可以清晰地看到HDFS如何通过精妙的RPC调用链实现高可靠、高吞吐的数据存取。

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Spring Boot 单元测试进阶：JUnit5 + Mock测试与切片测试实战及覆盖率报告生成在微服务架构盛行的今天，单元测试已成为保障代码质量的核心环节。Spring Boot 生态提供了完整的测试工具链，结合 JUnit5 的现代化测试框架和 Mockito 的行为模拟能力，可实现从方法级到模块级的全链路测试覆盖。本文将通过实战案例解析 JUnit5 与 Mock 测试的深度整合、Spring Boot 切片测试的精准定位，以及 JaCoCo 覆盖率报告的自动化生成。

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自动驾驶训练-tub详解摘要：Tub是Donkeycar中存储训练数据的关键目录，包含记录控制指令的JSON文件和摄像头拍摄的图像。在模型训练时通过--tub参数指定数据源，支持多目录输入。数据收集命令会自动生成按时间戳命名的tub目录。作为自动驾驶训练的基础数据容器，tub整合了图像与控制指令，对模型学习驾驶决策至关重要。（99字）

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码力无边-OEC

Chat2File-deepseek V3.0 重磅发布：我们兑现了所有承诺，甚至做得更多！ Chat2File-deepseek V3.0 重磅发布：效率革命全面升级！本次更新带来两大核心突破：全局导出功能支持一键打包整场对话，大幅提升多轮对话归档效率；个性化设置中心允许自定义文档属性、图片风格等，打造专属体验。导出引擎全面重构，支持Markdown（完美保留代码与图表）、PNG（21种主题风格）、Word（代码高亮嵌入）、PDF（矢量级清晰）和纯文本格式，实现"所见即所得"。所有功能保持永久免费且无需登录。更预告V3.1将新增智能双语适配和VSCode风格代码卡片功能。现可

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Spring 生态创新应用：现代架构与前沿技术实践 Spring生态全景与创新实践 Spring已从IoC容器发展为全栈开发生态，核心包括Spring Boot（快速开发）、Spring Cloud（微服务）、Spring Security等。技术亮点包括： Spring Boot：自动化配置、嵌入式容器，Native镜像实现毫秒级启动云原生：深度集成Kubernetes，支持Service Mesh渐进迁移响应式编程：WebFlux非阻塞架构，RSocket双向通信多模型数据：统一访问关系型/NoSQL，集成高性能缓存

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藤原とラふ店丶

vscode不识别vsix结尾的插件怎么解决? VS Code无法识别.vsix文件时，可尝试以下方法：1)重新下载文件确保完整性；2)通过扩展面板或命令行正确安装；3)检查VS Code与插件版本兼容性；4)手动解压验证文件结构；5)清除VS Code缓存；6)查看输出日志排查错误；7)测试其他VSIX文件；8)备份后重置VS Code设置。如问题持续，建议重装VS Code。

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PowerShell自动化核对AD与HR系统账户信息实战指南作为AD域管理员，您是否曾为员工账户状态与HR系统不一致而头疼？本文将分享一款自动化核对工具，5分钟完成千人规模账户信息校验，杜绝"幽灵账户"和权限残留问题。

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C/C++语言程序使用三种主要的内存分配方式，和python语言一样么？因此，虽然 C/C++ 和 Python 的程序最终都使用计算机的物理内存（包括栈和堆区域），但。Python 的内存管理模型是建立在自动垃圾回收基础上的单一抽象（对象在堆上）。静态区、栈、堆 (new/delete, malloc/free)，虽然它们最终使用的都是计算机的物理内存（堆、栈等），但。指针、智能指针 (RAII)、构造函数/析构函数。静态区、栈、堆 (malloc/free)对象引用、引用计数、垃圾回收 (GC)(手动管理时)，智能指针大大降低。(自动：栈/静态区),(自动：栈/静态区),

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小架构step系列26：Spring提供的validator 对于Web服务，需要对请求的参数进行校验，可以对不合法的参数进行提示，提高用户体验。也可以防止有人恶意用一些非法的参数对网站造成破坏。如果是对每个参数都写一段代码来判断值是否合法，那校验的代码就很多，也很繁琐。Spring提供了一套校验机制，先来了解一下。

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【AcWing 835题解】滑动窗口插入操作：遍历字符串的每个字符，通过Trie树构建路径。如果路径不存在，就创建新的节点。最终在路径的末尾节点上增加出现次数。查询操作：根据字符串的每个字符，沿着树路径向下查找。如果路径存在，则返回末尾节点的。Trie树是一种树形结构，用来存储字符串，其中每个节点表示一个字符。如果路径不存在，说明该字符串没有插入过，返回。每条从根节点到叶子节点的路径表示一个字符串。数组用于记录该节点对应的字符串出现的次数。可以高效地支持字符串的插入和查询操作。

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我从农村来到了大城市有次加班到深夜，在路口看见卖烤红薯的大爷，铁皮桶里的炭火明明灭灭，红薯的焦香漫过来，突然就想起秋收后，父亲在田埂上烧的那堆玉米，灰烬里扒出来的玉米粒，烫得指尖发红，却甜到心里。蔬菜区的黄瓜用保鲜膜裹着，整整齐齐码在泡沫托里，不像老家菜地里的，带着黄泥巴和卷边的叶子，却脆得能掐出水。楼下早餐铺的煤炉五点就冒白气，葱花混着油烟飘上来时，我总会想起母亲在灶台前掀开蒸笼的样子，玉米的甜香裹着柴火味，比这城市的味道厚重多了。初到城市那天，行李箱的滚轮碾过柏油路的震动，和老家泥地上的拖沓感完全不同。

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ESP32学习笔记_Peripherals(4)——MCPWM基础使用摘要 ESP32的MCPWM（电机控制脉宽调制器）是一种多功能PWM生成器，主要用于电机控制、数字电源转换和LED调光等场景。该系统包含定时器、操作器、比较器和生成器等模块，支持高精度PWM信号输出，并具备故障检测、同步控制和脉宽捕获等高级功能。关键模块包括：定时器（提供时间基准）、操作器（生成PWM波形）、比较器（控制占空比）和生成器（输出波形）。通过配置结构体参数和调用相关API函数，可实现多路PWM输出。该技术特别适用于FOC（磁场定向控制）等高级电机控制算法，为工业伺服、电动汽车等应用提供高效控制方

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基于 XGBoost 与 SHAP 的医疗自动化办公与可视化系统（下）本文介绍了一个医疗AI辅助分析平台的后端API和前端Streamlit界面实现。后端采用FastAPI提供两个核心接口：/token用于用户登录验证，返回JWT令牌；/predict接口接收CSV文件，使用XGBoost模型预测风险评分。前端Streamlit界面包含登录验证、多文件上传、风险预测、可视化分析和PDF报告生成功能，支持交互式数据探索。系统通过JWT实现安全认证，采用XGBoost模型进行医疗风险预测，并集成SHAP模型解释功能，为企业级医疗分析提供完整解决方案。

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聚观早报 | 猿编程推动中美青少年AI实践；华为Pura 80数字版售价公布；iPhone 17 Air电池曝光 ①猿编程推动中美青少年AI实践②华为Pura 80数字版售价公布③iPhone 17 Air电池曝光④亚马逊收购AI初创公司Bee⑤蜂巢半固态电池试产在即

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Xinference vs SGLang：详细对比分析特性XinferenceSGLang定位通用AI模型推理平台高性能LLM服务框架专注领域多模态模型统一接口LLM推理性能优化设计理念易用性和兼容性性能和效率需求场景推荐选择理由多模态模型统一服务Xinference模型支持广泛，统一接口高性能LLM推理SGLang专门优化，性能卓越快速原型验证Xinference易用性好，上手快生产环境部署Xinference企业级功能完善长序列处理SGLang专门优化长序列复杂推理控制SGLangDSL支持精细控制。

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韩曙亮: 中国人民大学硕士 , 专注于移动开发领域 , 博客专家 , 2023 年博客之星 TOP1 , 2021 年博客之星 TOP9 , 华为云云享专家 , 阿里云社区专家博主 , 51CTO 专家博主 ;

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