明月专栏

本文介绍了DBSCAN聚类算法的核心概念、实现原理及Python实现。DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，相比K-Means具有无需预设簇数、能识别任意形状簇和噪声点等优势。文章通过Java类比解释了核心概念（如核心点、边界点等），详细讲解了算法步骤，并提供了完整的Python实现代码，包括自定义DBSCAN类和可视化示例。该实现采用广度优先搜索策略扩展簇，适合Java开发者理解Python实现方式。

本文为Java开发者提供了K-Means聚类算法的Python实现指南。文章首先通过对照表将Java概念映射到Python语法，帮助开发者快速上手。然后详细讲解了K-Means算法的核心思想，将其类比为"将彩色球分到K个篮子"的过程。完整代码实现包括数据生成、算法核心和可视化模块，特别对Python的向量化操作与Java循环进行了对比说明。文章还介绍了如何使用sklearn库的KMeans实现以及如何评估聚类效果，最后提供了算法优缺点的分析。通过这种针对Java开发者的视角，帮助读者理解

本文针对大语言模型（LLM）与MCP服务交互过程中出现的JSON格式不规范问题，提出了一套鲁棒的参数提取方案。原系统假设模型总是返回完美JSON，但实际响应常包含多余文本、注释或格式错误，导致解析失败。改进方案通过两个核心函数：extract_json_from_response()使用正则表达式清除注释并采用多层解析策略，validate_tool_call()验证JSON结构完整性。该方案显著提升了工具调用的成功率，代码演示了如何从杂乱响应中提取有效JSON并进行验证。

本文档详细介绍了软考真经微信小程序的API接口规范，主要包含三个环境配置和三类核心接口：认证接口（微信登录、用户信息）、考试接口（开始/结束考试、题目/错题列表、提交答案）和统计接口。所有请求需携带认证token，遵循标准HTTP状态码规范。小程序为软考考生提供在线考试、错题练习和学习数据统计功能，通过REST API实现前后端交互。文档还提供了典型接口调用示例，如考试流程管理和答题提交等核心场景的实现方式。

本文介绍了在微信小程序中实现Markdown图片解析与渲染功能的技术方案。通过创建工具函数解析包含Markdown图片的文本内容，将其转换为混合数组，并在WXML模板中循环渲染，实现了图文混排效果。该方法保持了内容的原始顺序和语义连贯性，适用于在线考试系统等需要展示图文内容的场景。文章详细说明了核心实现步骤，包括工具函数编写、组件逻辑修改、模板调整和样式优化，并提供了项目源码地址供参考。

《微信小程序答题系统开发实践》摘要：本文详细介绍了从零开发微信小程序答题系统的全过程。项目采用标准的微信小程序架构，通过组件化设计和TypeScript类型定义确保代码质量。核心功能包括题目数据模型设计、答题流程控制、记录管理机制等，并实现了流畅的滑动切换和实时反馈交互。系统采用API封装和异步加载优化网络请求，最后通过代码优化和全面测试完成部署。项目展现了小程序开发的全流程实践，源码已开源并提供体验二维码。

本文档描述了在线答题系统的核心数据库设计，包含7个主要数据表： 题目表(question)存储题目基本信息 选项表(question_option)记录题目选项 试卷表(exam_paper)管理试卷信息 试卷题目关联表(exam_paper_question)建立试卷与题目关系 试卷分类表(exam_paper_category)组织试卷分类结构 用户考试记录表(user_exam_record)记录考试整体情况 用户答题详情表(user_answer_detail)记录每题答题详情 每个表包含详细的字段

本文介绍了一个基于MCP协议和Ollama本地大模型的智能时间查询系统。该系统由两部分组成：时间服务器(time_server.py)提供获取当前时间和列出时区的工具函数；客户端(time_client_test3.py)利用Ollama模型分析用户查询并智能调用时间服务。时间服务器实现了完整的时区处理和错误提示功能，通过MCP协议暴露工具接口。客户端采用异步连接管理和多重策略解析模型响应，能够智能判断是否需要调用时间服务工具。这种架构展示了如何将大语言模型与专用工具服务相结合，构建既能理解自然语言又能精准

随着AIGC（生成式人工智能）的普及，大模型如GPT、通义千问等已广泛应用于对话、代码生成、数据分析等场景。这些模型在运行时需要与客户端进行高效通信，SSE（Server-Sent Events） 和 Stream HTTP（流式HTTP） 是两种核心通信协议。本文将结合理论和Java代码示例，帮助你理解这两种协议的原理、区别及在AIGC中的实际应用。

本文展示了一个基于MCP协议的时间查询服务器示例。该Python脚本提供了四个主要功能：1)获取指定时区的当前时间并可自定义格式；2)查询特定时区的详细信息；3)列出常用时区可按地区过滤；4)计算两个时区之间的时间差。服务器通过标准输入/输出(stdio)方式运行，使用pytz库处理时区转换，并提供了清晰的错误处理机制。每个功能都定义了输入参数模式，支持默认值设置，确保接口的易用性。

本文介绍了在macOS上使用Lima免费搭建Docker环境的完整方案，解决了Docker收费和镜像访问难题。主要内容包括：通过Homebrew安装Lima工具；使用官方模板或自定义配置启动Docker实例；配置Shell环境变量实现通信；以及验证安装的测试方法。该方法比Docker Desktop更轻量且完全免费，特别适合因公司政策无法使用Docker桌面版的用户。文章还提供了详细的配置示例和关键步骤说明，确保用户能顺利完成安装并运行测试容器。最后附上了相关技术文章的扩展阅读链接。

本文介绍了MCP（Model Context Protocol）协议及其应用。MCP作为Anthropic提出的开放协议，为AI大模型提供了连接外部资源的标准接口。文章通过六个步骤详细演示了如何搭建MCP服务：首先安装必要组件，然后创建文件管理工具的MCP服务器脚本，接着配置Open-WebUI连接MCP服务，最后进行测试验证。示例代码展示了如何实现列出桌面文件和读取文件信息的功能，并提供了调试建议。该方案使大模型能够直接操作用户本地数据，扩展了AI的实际应用能力。

XGBoost是当前结构化数据竞赛和工业应用中强大的集成学习算法，相比随机森林（Bagging思想）采用Boosting方式串行构建模型，通过纠正前序模型错误提升性能。本文通过鸢尾花分类任务对比两种算法，提供完整Python实现：1）数据加载与预处理；2）训练随机森林和XGBoost模型；3）评估准确率与交叉验证比较；4）可视化特征重要性。XGBoost优势包括：state-of-the-art性能、高效可扩展、内置正则化防过拟合，特别适合表格数据。代码模块化实现包含早停法等高级功能，显示XGBoost测试

如何选择适合的机器学习算法？关键步骤包括：1）明确业务目标与评估标准；2）确定问题类型（回归/分类/聚类）；3）分析数据特性（规模、线性、特征等）；4）从简单模型开始（如线性回归/逻辑回归）；5）逐步尝试强效算法（如随机森林/XGBoost）；6）通过交叉验证快速迭代验证。核心原则是：没有"最优"算法，只有最适合具体问题和数据特点的解决方案。建议优先考虑随机森林/XGBoost等对表格数据处理效果好的算法，再根据实际效果调整。最终选择需结合业务需求和实验结果。

随机森林算法是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并采用投票或平均机制来提高预测性能。其核心在于Bagging思想，使用Bootstrap抽样生成多个训练子集，并在节点分裂时随机选择特征子集以增强模型多样性。该算法具有抗过拟合、处理高维数据和评估特征重要性等优势。文中提供了完整的Python实现示例，包括数据加载、EDA分析、模型训练和评估流程，使用鸢尾花数据集展示了随机森林分类器的应用。

本文介绍了支持向量机(SVM)在客户信用评分中的应用。SVM通过寻找最优超平面来分隔不同类别数据，最大化边界距离。在银行信用评估场景中，可基于客户收入和负债数据，使用线性核SVM进行高风险/低风险分类。文章提供了一个模块化Python实现，包含数据生成、模型训练、评估和可视化功能，并解释了准确率计算公式。该方案适用于小样本线性可分数据，准确率达100%，支持向量在图中被明确标出。代码采用函数式设计，便于复用和扩展。

摘要：本文分析了线性模型预测中使用点积的局限性，指出其仅适用于线性关系。针对非线性问题，介绍了多项式回归、神经网络、树模型和支持向量机等预测方法，并提供了各方法的Python实现示例。文章建议从简单线性模型开始，通过可视化分析和交叉验证逐步选择合适模型，同时考虑计算成本。最后强调应根据数据特性和业务需求选择最优预测方法。

决策树是一种基于树结构的预测模型，通过一系列"如果...那么..."规则进行决策。它包含根节点、内部节点和叶节点三种节点类型，使用信息增益、基尼不纯度等准则选择最佳分裂点。本文以房价预测为例，展示了如何根据位置、面积等特征构建决策树，并提供了Python实现代码，包括节点分裂、递归建树和预测功能。该简化模型可处理回归问题，通过计算均方误差寻找最佳分裂，支持限制最大深度等停止条件，最终输出易解释的树形结构。

本文展示了一个带L2正则化的多项式回归模型实现。代码包含数据生成、特征转换、损失计算、梯度下降优化和模型评估等功能模块。主要特点包括：1）生成二次多项式样本数据并添加噪声；2）实现多项式特征转换；3）采用L2正则化防止过拟合；4）使用梯度下降优化算法；5）提供模型评估指标（MSE、RMSE、R²等）和可视化功能。该实现可灵活调整多项式次数，适用于非线性数据的回归分析。

Ollama是一个开源的大语言模型运行框架，支持在本地计算机上部署和管理各种LLM。本文介绍了在Mac上通过Docker安装Ollama的详细步骤，包括：1)使用Docker运行Ollama容器；2)进入容器并下载轻量级模型(推荐phi3:mini或llama3.2:1b)；3)通过命令行或API与模型交互；4)可选安装Open-WebUI图形界面。文章还提供了常见问题解决方案(如内存不足错误)和常用命令参考，帮助用户快速上手使用Ollama运行本地大语言模型。

本文介绍了机器学习中几个核心数学概念及其实现方法。首先解释了矩阵点积的计算原理，包括不同维度矩阵的点积示例。其次详细说明了偏置项的作用及其代码实现方式，通过添加全1列实现模型截距。重点讲解了梯度下降算法，通过线性回归实例演示参数更新过程，展示如何逐步逼近最优解。最后介绍了回归模型的性能评估指标：MSE、RMSE和MAE，分别解释了它们的计算公式、数学意义及评价标准。这些基础概念为理解机器学习算法提供了必要的数学基础。