mx9818的博客

阿里云百炼平台提供全链路大模型服务，支持开发者快速构建AI应用。本文介绍了如何调用通义千问VL视觉理解大模型API，包括注册账号、获取API Key、环境配置等初始设置步骤。该模型支持图像问答、数学解题、视频理解等多种功能，可通过在线图像或本地文件两种方式调用API。文章提供了详细的Python代码示例，演示如何通过DashScope SDK处理本地文件的多模态查询，包括图像识别和分析功能。测试代码部分展示了处理用户查询的完整流程，包括JSON解析和API调用。

MCP（模型上下文协议）是Anthropic提出的AI应用与外部系统连接的开源标准，由主机、客户端和服务端三个核心组件构成。协议分为数据层（基于JSON-RPC 2.0的消息结构）和传输层（支持Stdio和HTTP传输机制）。开发者可通过官方SDK或fastMCP框架（提供数据校验、权限管理等特性）实现MCP功能。MCP Inspector工具可帮助验证服务端响应。该协议旨在简化AI应用集成，实现统一的数据源和工具连接标准。

PyTorch安装与加速器配置指南 PyTorch安装需要特殊处理，因其wheel托管在专属索引上，且针对不同加速器（CPU/CUDA/ROCM）有不同构建版本。可通过uv工具管理项目配置。

本文介绍了使用uv工具管理和部署FastAPI项目的完整流程。首先演示了如何将现有FastAPI项目迁移到uv环境，通过uv初始化项目框架并添加FastAPI依赖。其次展示了使用uv run命令运行FastAPI开发服务器的方法。最后提供了基于Docker的部署方案，包括Dockerfile编写、镜像构建和容器运行步骤，使用uv同步依赖并最终通过FastAPI运行应用。整个过程涵盖了从开发到部署的全生命周期管理。

摘要：uvx工具提供了便捷的Python包管理功能，支持直接运行未安装的工具（如uvx ruff），处理包名与命令不一致的情况（使用--from选项），指定版本（如ruff@0.3.0）和额外功能（如mypy[faster-cache]）。它还支持从Git等替代源安装，管理插件依赖（--with选项），以及工具的安装（uv tool install）、升级（uv tool upgrade）和Python版本指定（--python 3.10）。安装后的工具可直接运行，但模块不会自动导入虚拟环境。

摘要：UV是一个Python项目管理工具，通过pyproject.toml管理项目依赖。它提供uv init创建项目结构，包含虚拟环境(.venv)和锁定文件(uv.lock)。使用uv add/remove管理依赖，uv run确保环境一致性后执行脚本，uv build构建发行版。UV自动同步依赖和虚拟环境，保证项目可重现性，适合团队协作开发。主要功能包括依赖管理、版本控制、环境同步和自动化构建。

摘要： 本文介绍了使用VSCode开发Django应用的基本流程。首先创建虚拟环境并安装Django，然后通过django-admin命令初始化项目结构，运行开发服务器验证配置。接着创建Django应用，配置URL路由和视图函数，最终实现一个简单的“Hello, Django”页面。此外，还指导如何配置VSCode的调试启动文件（launch.json），方便快速运行和调试项目。通过虚拟环境隔离依赖，结合VSCode的终端、代码编辑和调试功能，为开发者提供了高效的Django开发体验。

FastAPI是一个高性能Python Web框架，适合构建API和微服务。本教程演示如何在VS Code中使用FastAPI开发杂货清单应用，包括环境设置和代码实现。首先创建Python虚拟环境并安装fastapi、redis等依赖项。然后编写基础API路由，使用Pydantic定义数据模型，实现添加/查询商品功能。教程详细介绍了调试配置、端口设置以及通过/docs界面测试API的方法。项目展示了FastAPI的自动验证、文档生成等特性，帮助开发者快速构建RESTful服务。

Conda是一个强大的开源软件包和环境管理系统，特别适合数据科学和机器学习工作。摘要介绍了如何安装Anaconda、使用conda命令管理虚拟环境（创建/激活/删除环境），以及设置Conda环境来安装Ultralytics库（包括CUDA环境下的安装说明）。还提供了使用YOLO模型进行对象检测的代码示例，并介绍了Ultralytics提供的Docker镜像使用方法（支持GPU加速）。这些内容涵盖了从环境配置到实际应用的完整工作流程。

摘要：本文介绍了如何在VSCode中开发一个简单的Flask应用。Flask是一个轻量级Python Web框架，依赖扩展实现表单验证、数据库等功能。文章详细讲解了创建虚拟环境、安装Flask、编写"Hello Flask"示例、使用调试器、模板渲染和静态文件管理等步骤。重点包括：通过Jinja模板引擎实现页面继承，创建代码片段提高模板开发效率，以及使用VSCode的智能提示和调试功能。

通过WSL，开发人员可以安装 Linux 发行版，并直接在 Windows 上使用 Linux 应用程序、实用程序和 Bash 命令行工具，不用进行任何修改，也无需使用传统虚拟机或设置成双启动系统。借助 Docker Desktop for Windows 中支持的 WSL 2 后端，可以在基于 Linux 的开发环境中工作并生成基于 Linux 的容器，同时使用 Visual Studio Code 进行代码编辑和调试。

本文介绍了在FastAPI开发中使用Redis作为持久化数据存储的具体实现方法。首先指导用户通过VSCode Dev Containers配置包含Redis的开发环境，详细说明了Windows系统下Docker容器的创建步骤和配置文件编辑。然后讲解了如何将原有的内存字典存储替换为Redis数据库，包括Redis客户端的初始化、数据结构的迁移（使用Redis哈希存储商品信息），以及如何通过hget和hincrby方法实现商品名称与ID的映射、商品数量更新等操作。教程还提供了类型提示处理、错误检查等开发细节。

UV是一款基于Rust开发的超快Python包和项目管理工具，可替代pip、poetry等传统工具。主要特点包括：速度比pip快10-100倍，统一管理Python版本和虚拟环境，支持复杂项目的锁定文件管理，提供pip兼容的CLI接口。支持多种安装方式（独立安装、pipx、Homebrew等），可管理Python版本安装和升级。典型用法包括：创建/激活虚拟环境，通过多种方式安装/卸载包，锁定依赖并同步环境。UV还提供包列表查看、依赖检查等功能，大幅提升Python开发效率。