【今日观点】 使用.NET开发并上线一个小智AI对话机器人的MCP服务转接平台
于是就想着能不能做一个转接平台,让开发者可以专注于标准MCP服务的开发,而不用关心小智特殊的WebSocket协议细节。这个平台可以将标准的MCP服务聚合后通过WebSocket提供给小智,同时支持多租户,每个用户都可以配置自己专属的MCP...
于是就想着能不能做一个转接平台,让开发者可以专注于标准MCP服务的开发,而不用关心小智特殊的WebSocket协议细节。这个平台可以将标准的MCP服务聚合后通过WebSocket提供给小智,同时支持多租户,每个用户都可以配置自己专属的MCP...
以最简单的检测情景开始——矩形检测。主要包括检测边界,触发悬停事件和点击事件。
该项目利用 Hugging Face 社区中的 Transformers 库提供的模型实现了流水话处理。该流程处理由以下组件组成:
这一节开始,我们来介绍它具体使用方法。
1,分别在两台电脑上安装mysql(尽量保障mysql版本一样)。
选择排序是最简单的算法,属于 最笨的办法。且不是稳定排序,所以其它排序算法都是基于选择排序的 优化。
具体的部署方法,主要还是参考 这篇文章,这里不做过多讲解。以Docker安装的方式直接进入实战。
官网中介绍到:“HHEM模型系列旨在检测 LLM 中的幻觉。它们在构建检索增强生成 (RAG) 应用程序的背景下特别有用,其中 LLM 总结了一组事实,并且 HHEM 可用于衡量该总结与事实在事实上的一致程度。”
比如说报名场景,我们并不知道客户想让用户填哪些东西。 下面我就举个例子,场景前提介绍:

1>. 信号量 2>. 限流能力