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最新推荐文章于 2025-07-31 11:10:16 发布
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分类专栏： Python编程基础 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43283397/article/details/105917718
本文介绍了一种使用Python定义函数来遍历并打印链表元素的方法，通过while循环和指向链表节点的指针，实现了链表元素的连续输出。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

def printList(l):
    while l:
        print("%d, " %(l.val), end = '')
        l = l.next
    print('')
微信聊天记录导出与AI大模型萃取文本
mainking2003的博客
04-13 3670
总体而言，这种操作流程提供了一种参考，适合在微信中有大量聊天记录、需要大跨度文本萃取和分析的工作人士。
从Cherry Studio 入门 MCP：为你的大模型插上翅膀
细节处有神明的博客
03-22 2029
简单来说，MCP 是一种接口协议，它是连接 API 和大模型的桥梁。通过 MCP，我们可以调用和操作第三方工具，从而扩展大模型的能力边界。MCP 让大模型不再局限于预训练的知识，而是能够实时地与外部世界互动。MCP 协议就像为大模型添加了翅膀，让它们能够突破自身的限制，与外部世界进行互动。通过 Cherry Studio 这样易用的工具，我们可以轻松地为自己的大模型配置各种 MCP 服务，从而解锁更多可能性。
重磅！AI实时读取总结微信聊天记录，附MCP协议+智能体配置教程！
puyihuan的博客
06-05 2732
【摘要】本文介绍了一套AI实时分析微信聊天记录的解决方案，通过Chatlog+Trae+MCP协议实现智能整理群聊信息。Chatlog作为开源工具本地解析微信数据，确保隐私安全；Trae提供AI分析能力，支持自然语言处理。操作步骤包括：1）下载运行Chatlog并启动HTTP服务；2）安装Trae配置MCP协议；3）创建智能体设置提示词。该方案虽需初始配置，但能有效解决群聊信息过载问题，自动提炼关键内容，避免有价值信息被淹没。文中提供了详细教程链接和网盘资源。
每天 3000+ 微信群聊消息，我用 RPA+AI 一键总结群聊记录，效率提升 90%
木川的技术之路
05-29 9877
大家好，我是木川周末我坐在书房的电脑前，眼前是 30 +微信群的未读消息，每天累计 3000+未读信息让我感到压力山大。过去，我常常需要花费一两个小时来刷这些群信息，但有时大部分内容都毫无价值，让我深感时间被浪费了。于是我决定尝试一种新的方法，运用 RPA（Robotic Process Automation）+ AI 技术，读取微信聊天记录，然后让大模型自动总结群聊记录并发送给我。不到 10...
微信群聊总结AI助手：智能管理你的社群沟通
gitblog_00010的博客
05-19 2366
微信群聊总结AI助手：智能管理你的社群沟通 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 微信群聊总结AI助手是一款基于JavaScript和Electron框架开发的桌面应用程序，它利用先进的人工智能技术，帮助群主和管理员轻松管理和汇总群内的日常聊天信息。该应用提供了实时监控、每日总结和一键分享等功能，让社群管理变得更加高效和智能化。 项目技术分析 这个项目融合了...
AI总结鸭-您的专属微信机器人
qq_35487669的博客
01-07 1828
个人微信机器人、社群微信机器人一键免费领取，微信群消息一键总结，公众号文章、网页、PDF一键摘要！
搞不懂 MCP？那就动手搓一个...
u010522887的专栏
06-02 1208
本文分享了扩展 LLM 能力边界的框架：`MCP`，并通过实操 MCPClient，了解了其基本原理。
微信群聊天记录总结
qq_35487669的博客
10-15 3365
GroupSum是一款免费的AI社群工具，可以一键总结微信群聊天记录，支持文本、网页、语音、图片、视频等多种类型，帮助你快速了解群聊内容。添加机器人免费体验～
Qwen3+Ollama本地部署MCP初体验
2301_81940605的博客
05-05 1271
Qwen3 与 Ollama 的组合为本地 AI 部署提供了高效、隐私安全的解决方案。无论是用于开发、研究还是个人探索，这一初体验让我对本地化 AI 应用的未来充满期待。
微信聊天记录总结升级啦～
qq_35487669的博客
02-26 1400
微信群聊天记录总结、微信群昨日群消息总结、微信账号绑定、微信聊天记录升级
Qwen3小模型实测：从4B到30B，到底哪个能用MCP和Obsidian顺畅对话？
m0_65555479的博客
05-02 2131
本文实测 Qwen3 系列本地模型（4B/8B/14B）与 Obsidian-MCP 的知识库交互效果，发现小模型存在工具调用失效、响应幻觉及上下文限制等问题。4B 版本因量化丢失指令理解能力，8B版本虽能调用工具但存在内容偏差。14B+就能正常对话了，本地小模型可用性在逐步上升，但我距离流畅交互还差一块 16G 显卡的距离😀。
Kotlin -＞ 普通Lambda vs 挂起Lambda
sunshine_guo的博客
07-31 297
Kotlin -＞ 普通Lambda vs 挂起Lambda的Kotlin代码
工具变量-5G示范城市DID（2014-2025）.xlsx
07-31
详细介绍及样例数据：https://blog.csdn.net/T0620514/article/details/149811741
langchain4j-web-search-engine-searchapi-0.34.0.jar中文文档.zip
07-31
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
基于GJO-TCN-BiGRU-Attention的Matlab多变量时间序列预测算法及应用 - 注意力机制
最新发布
07-31
内容概要：本文介绍了利用Matlab实现的一种基于GJO-TCN-BiGRU-Attention的多变量时间序列预测方法。该方法结合了时间卷积网络(TCN)、双向门控循环单元(BiGRU)以及注意力机制，用于提高时间序列预测的准确性。文中详细描述了模型架构的设计思路，包括各层的功能及其相互关系，并提供了完整的源代码和数据集。此外，还讨论了参数优化的方法，特别是采用金豹优化(GJO)算法进行超参数调整的具体步骤。实验结果显示，该模型在电力负荷预测任务中表现出色，R2评分达到了0.93，MAPE约为4.7%，相比单一模型提升了大约8个百分点。 适用人群：对时间序列预测感兴趣的科研工作者、工程师和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解并应用于实际项目的人员。 使用场景及目标：适用于需要处理复杂多变量时间序列数据的应用场景，如能源管理、金融分析等领域。目标是帮助用户掌握一种高效的时间序列预测工具，能够根据历史数据对未来趋势做出精准判断。 其他说明：作者分享了一些实践经验，比如避免TCN层数过多导致梯度爆炸的问题，推荐使用RobustScaler进行数据标准化处理，以及选择合适的序列滑窗长度等技巧。
MATLAB六自由度齿轮弯扭耦合动力学仿真——时变啮合刚度与齿侧间隙分析 精选版
07-31
内容概要：本文介绍了基于MATLAB的六自由度齿轮弯扭耦合动力学仿真的实现过程。通过集中质量法建模并利用ODE45求解器进行数值计算，考虑了时变啮合刚度和齿侧间隙的影响。仿真结果包括齿轮的振动位移、速度、加速度、动态啮合力，以及相图、庞加莱图、分岔图和频谱图，全面展示了齿轮的动态行为及其对系统性能的影响。 适合人群：机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是从事齿轮动力学研究的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解齿轮系统动态特性的场合，如机械传动系统的设计与优化。目标是通过仿真分析提升齿轮系统的性能和稳定性。 其他说明：文中提供了详细的数学模型和方程推导，有助于读者理解背后的理论基础。同时，通过多种图表形式展示仿真结果，使分析更加直观和全面。
基于QT框架与百度AI云平台开发的实时人脸识别与多维度用户信息智能分析系统-人脸检测-性别识别-年龄估算-颜值评分-情绪分析-脸型分类-实时图像处理-数据可视化展示-用于个人形象分.zip
07-31
mspm0g3507基于QT框架与百度AI云平台开发的实时人脸识别与多维度用户信息智能分析系统_人脸检测_性别识别_年龄估算_颜值评分_情绪分析_脸型分类_实时图像处理_数据可视化展示_用于个人形象分.zip基于QT框架与百度AI云平台开发的实时人脸识别与多维度用户信息智能分析系统_人脸检测_性别识别_年龄估算_颜值评分_情绪分析_脸型分类_实时图像处理_数据可视化展示_用于个人形象分.zip
IDEA通义灵码AI
02-25
### IntelliJ IDEA 中通义灵码 AI 功能介绍 IntelliJ IDEA 提供了一系列强大的工具来增强开发体验，其中包括与通义灵码 AI 相关的功能。这些功能可以帮助开发者更高效地编写代码并提高生产力。 #### 安装通义灵码插件 为了使用通义灵码的相关特性，在 IntelliJ IDEA 中需要先安装对应的插件： 1. 打开 **Settings/Preferences** 对话框 (Ctrl+Alt+S 或 Cmd+, on macOS)。 2. 导航到 `Plugins` 页面[^1]。 3. 在 Marketplace 中搜索 "通义灵码" 并点击安装按钮。 4. 完成安装后重启 IDE 使更改生效。 #### 配置通义灵码服务 成功安装插件之后，还需要配置通义灵码的服务连接信息以便正常使用其提供的各项能力： - 进入设置中的 `Tools | Qwen Coding Assistant` 菜单项[^2]。 - 填写 API Key 和其他必要的认证参数。 - 测试连接以确认配置无误。 #### 使用通义灵码辅助编程 一旦完成上述准备工作，就可以利用通义灵码来进行智能编码支持了。具体操作如下所示： ##### 自动补全代码片段 当输入部分语句时，IDE 将自动提示可能的后续逻辑，并允许一键插入完整的实现方案[^3]。 ```java // 输入 while 循环条件前半部分... while (!list.isEmpty()) { // 激活建议列表选择合适的循环体内容 } ``` ##### 解释现有代码含义 选中某段复杂的表达式或函数调用，右键菜单里会有选项可以请求通义灵码解析这段代码的作用以及优化意见。 ##### 生产测试案例 对于已有的业务逻辑模块，借助于通义灵码能够快速生成单元测试框架及初始断言集，减少手动构建的成本。 ```python def test_addition(): result = add(2, 3) assert result == 5, f"Expected 5 but got {result}" ```
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