good sentences from some papers

最新推荐文章于 2025-05-19 11:02:23 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： computer vision
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The following is the list of some good sentences from CV papers, more sentences will be added in the future. 

1. In practice, the feature dimension m is often very high and, thus, it is necessary and beneficial to transform the data from the original high-dimensional space to a low-dimensional one for alleviating the curse of dimensionality.

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen3-8B-推理加速-vLLM-MCP的完美融合（六）
没有卑微的工作，只有卑微的心态，与其抱怨，不如埋头实干
05-09 1万+
Qwen3-8B接入MCP，实现动态地连接外部工具和服务，从而极大地增强了其处理复杂任务的能力。
第1章：MCP概述与AI原生应用 ——《AI 原生应用开发实战：基于 MCP 模型上下文协议》
AI天才研究院
04-10 253
本章将介绍AI原生应用的发展历程、定义特性及面临的挑战与机遇，深入解析MCP的起源、核心理念与设计原则，并将MCP与其他AI集成方案进行对比。同时，我们将探讨MCP在AI原生应用中的关键角色，包括如何作为AI与外部世界的桥梁、解决上下文管理问题，以及对AI原生应用开发的重要意义。随着大型语言模型（LLM）等基础模型的突破性进展，一种全新的应用范式开始出现——AI原生应用。这种应用不再将AI视为附加组件，而是将AI能力作为核心基础设施，从根本上重新思考应用的设计、开发和使用方式。AI原生应用是指。
MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议 理论篇5 - 资源（Resources）
aiqlcom的博客
12-14 1379
​在模型上下文协议（MCP）中，资源（Resources）是一个核心基本元素，允许服务器将数据和内容暴露给客户端，并作为LLM交互的上下文使用。资源的设计是应用程序控制的，这意味着客户端应用程序可以决定何时以及如何使用这些资源
Anthropic MCP - 大模型上下文协议 官方文档翻译
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-17 3249
一、关于 MCP 二、为什么选择MCP？ 通用架构 三、开始使用 1、快速入门 2、示例 四、教程 五、探索 MCP 六、贡献和支持反馈 贡献 支持和反馈 服务器开发者 一、构建服务器 1、我们将要构建的内容 2、核心MCP概念 3、前置知识 4、系统要求 5、设置你的环境 二、构建您的服务器 1、导入包和设置实例 2、辅助函数 3、实现工具执行 4、运行服务器 三、使用 Claude for Desktop 测试您的服务器 使用命令进行测试 四、内部发生了什么 五、故障排除 1、Claude桌面集成问题
mcp-server案例分享-即梦AI文生视频
个人技术
04-03 2149
本文主要分享了实现文生视频的 MCP server 的情况，借助 fastapi_mcp 及 sse 方式，难度不大。鼓励感兴趣者基于该框架将之前的 fastapi 服务端接口改造成支持 MCP server 服务，通过改造程序能更好掌握流行的 MCP server，最后邀大家关注，期待下一篇文章。
模型无关的 AI 集成革命：MCP 协议解读
共享开源力量，成就超级个体
04-07 1059
MCP（Model Context Protocol）是一种让 LLM 应用无缝连接外部数据的协议，工作在应用层而非模型层，像 AI 界的 " 万能 Type-C 接口 "。它支持资源、工具、提示词等能力，不依赖模型原生工具调用，已有 247+ 开源实现。本文详解 MCP 原理、分类及交互流程。
【MCP（Model Context Protocol）动态上下文增强：精准度的基石】
hw1287789687的专栏
03-09 1020
MCP通过。
MCP：编程实战，基于 SSE 传输方式的客户端编码实现
2301_81940605的博客
04-30 758
本文是 MCP （模型上下文协议）系列的第四篇文章。上文介绍了 MCP 服务端的服务类型与编程实现。
MCP客户端开发实战：手把手教你打造一个MCP客户端，保姆级教程！
2401_85375186的博客
04-18 1452
如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
开源模型应用落地-模型上下文协议（MCP）-第三方MCP Server实战指南（五）
没有卑微的工作，只有卑微的心态，与其抱怨，不如埋头实干
04-14 2万+
第三方MCP Server通过复用社区共享的能力，大幅降低了开发者集成外部工具的门槛
【人工智能领域】模型上下文协议(MCP)详解：面向大模型应用开发工程师的标准化集成方案模型上下文协议
05-08
内容概要：模型上下文协议（MCP）是由Anthropic于2024年底推出的一种开放标准，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具和系统的连接。MCP采用客户端-服务器架构，包含宿主、客户端、服务器、工具、资源、...
开源模型应用落地-模型上下文协议（MCP）-可视化工具-调式实战（四）
热门推荐
没有卑微的工作，只有卑微的心态，与其抱怨，不如埋头实干
04-11 2万+
通过官方提供的可视化工具，高效调式MCP Server实现逻辑
基于LSTM-GARCH混合模型的黄金价格波动率预测：信用降级事件冲击评估
最新发布
05-19 850
本文基于多模态数据融合与因果推理框架，本文构建黄金价格驱动因子图谱，揭示主权信用评级调整、地缘风险与货币政策预期的交互作用机制。5月19日亚市收盘，现货黄金突破3245美元/盎司关键阻力位，日内波幅达1.4%，技术面呈现典型的动量突破形态，但需警惕3250美元区域的多空博弈风险。
基于深度学习的高效图像失真校正框架总结
weixin_56337944的博客
05-16 805
本文介绍了一种基于深度学习的高效图像失真校正框架，该框架采用两阶段方法进行图像校正。第一阶段使用改进的GeoNet（EffiGeoNet）进行初步校正，通过模型剪枝和知识蒸馏实现轻量化；第二阶段通过图像配准优化，消除残留失真。实验表明，该方法在PSNR和SSIM指标上分别提高了10.39%和30.42%，处理速度提升了85%。该框架适用于多种失真类型，并在医疗内窥镜等实际场景中表现出色。未来研究方向包括增强全局特征提取能力和开发无需参考图像的端到端校正网络。代码和数据已开源，便于复现和进一步研究。
YOLOv7训练时4个类别只出2个类别
qq_48873240的博客
05-16 1002
在使用YOLOv7进行训练和预测时，发现模型仅能预测出两个类别（LFM和SFM），而实际应有四个类别。经过检查，特征图大小和anchors设置均与YOLOv3一致，且YOLOv3表现正常。最终发现问题可能出在detect.py中的conf-thres参数设置过高，将其从0.5调整为0.1后，问题得到解决。此外，还需注意在NMS操作时不使用classes参数，并在train.py中根据实际类别数和图片大小调整hyp['cls']和hyp['obj']的缩放比例。这些调整有助于确保模型能够正确预测所有类别。
计算机视觉与深度学习 ｜ Python实现EEMD-LSTM时间序列预测（完整源码和数据)
尘世冰封的专栏
05-17 151
EEMD-LSTM通过。
基于深度学习进行运输系统优化
weixin_69327572的博客
05-15 808
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 数据加载。self.num_samples = num_samples # 样本数量。self.num_tasks = num_tasks # 任务数量。self.num_vehicles = num_vehicles # 车辆数量。# y[i][j][k]: 车辆j是否从任务i行驶到任务k（二进制变量）return self.num_samples # 返回数据集大小。
深度学习详细入门路线----以本人亲身实践得出
2303_76162328的博客
05-17 519
pytorch这个词相信很多人早就听过了 我在刚开始听到这个词的时候 一直以为是一种新的语言 知道后来学了深度学习才知道是一种框架 什么是框架 就是别人搭建好的代码块什么的 比如说你想用一个卷积 你不可能从头开始写吧 这时候框架封装了已经写好的conv 你直接一行代码调用就好 又比如数据处理时 你需要裁剪图片 你使用框架只需要一行代码即可完成 框架的存在 降低了我们写代码的难度 以及确保了代码的整洁与规范 而对于pytorch的学习 你无需从头开始 你只需要在项目中进行学习。
基于GPUGEEK 平台进行深度学习
2301_80863610的博客
05-14 1万+
GPUGEEK 是一个专注于提供 GPU 算力租赁服务的平台，在人工智能与深度学习领域为用户搭建起便捷的算力桥梁。它整合了丰富多样的 GPU 资源，涵盖 RTX - 4090、RTX - 3090、A100 - PCIE 等多种型号，满足不同用户在模型训练、数据处理、图像渲染等场景下的算力需求。同时，该平台还设有镜像市场、模型市场等功能板块，为用户提供一站式的 AI 开发与运算支持。经过一段时间对 GPUGEEK 平台的使用，其给我留下了深刻且良好的印象。
MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议 理论篇3 - 核心元素
04-01
<think>好的，我需要详细解答用户关于MCP（Model Context Protocol）的核心元素和理论的问题。首先，我得先理解MCP是什么。根据用户提供的引用资料，MCP是Anthropic开发的开源协议，专注于构建安全且可解释的生成式AI系统，主要用于LLM应用程序与外部数据源的无缝集成。接下来，我需要从这些引用中提取核心元素和理论。 首先，核心元素可能包括协议结构、通信机制、数据流处理、安全机制和可解释性模块。引用[3]提到MCP是LLM应用和外部数据源之间的协议，而引用[4]说明MCP使用stdio进行通信，特别是在命令行工具和进程间通信中。因此，通信机制部分需要详细说明stdio的应用，包括标准输入输出流的作用。 然后是理论支撑，可能涉及上下文感知理论、模型安全框架、系统集成理论和可扩展性理论。引用[2]提到MCP注重安全性和可解释性，这对应模型安全框架中的权限控制和数据脱敏。上下文感知理论可能涉及动态调整数据源优先级，引用[1]中的MCP协议可能与此相关。 此外，需要确保回答结构清晰，分点列出核心元素和理论，并适当引用提供的资料。同时，用户要求使用中文，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题可能不涉及数学公式，但需注意格式。最后生成相关问题，检查是否符合要求。 现在组织内容：先介绍MCP的定义，然后分核心元素和理论支撑两部分，每部分再细分小点，每个点引用对应的引用资料。最后生成相关问题，如协议设计、通信机制优化、安全措施、扩展性挑战等。需要确保引用标注正确，例如引用[4]用于stdio部分，引用[2]用于安全机制，引用[3]用于协议结构等。</think>MCP（Model Context Protocol）是Anthropic开发的开源协议，其核心目标是实现LLM应用程序与外部数据源的安全、高效集成。以下从核心元素和理论支撑两个维度进行详解： ### 一、核心元素 1. **协议结构** - 采用分层设计：物理层（数据传输）、逻辑层（交互规则）、语义层（上下文解析） - 定义统一接口规范$$ I = \{D_s, C_t, A_r\} $$，其中$D_s$为数据源描述符，$C_t$为上下文令牌，$A_r$为访问规则[^3] 2. **通信机制** - 基于标准输入输出（stdio）实现进程间通信 - 使用三通道模型： ```mermaid graph LR A[LLM应用] -->|stdin| B(数据请求) B -->|stdout| C[外部数据源] C -->|stderr| D[错误处理] ``` 该设计保证跨平台兼容性和Shell脚本集成能力[^4] 3. **数据流处理** - 上下文窗口动态管理算法： $$ W_t = \alpha W_{t-1} + (1-\alpha)\Delta D $$ 其中$\alpha$为衰减因子，$\Delta D$为新数据增量[^1] 4. **安全机制** - 三重验证体系：数据源认证、上下文完整性校验、输出内容过滤 - 采用差分隐私保护：$$ \epsilon = \frac{\Delta f}{\sigma} $$，$\sigma$为噪声参数[^2] ### 二、理论支撑 1. **上下文感知理论** - 建立动态上下文向量空间$V_c \subseteq \mathbb{R}^{d}$，通过注意力机制计算数据相关性： $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d}})V $$ 实现数据源优先级动态调整[^3] 2. **模型安全框架** - 基于形式化验证的协议安全性证明 - 构建威胁模型$\mathcal{M} = (S, A, T)$，其中： - $S$: 系统状态集合 - $A$: 攻击动作集合 - $T$: 状态转移函数[^2] 3. **系统集成理论** - 提出接口兼容性定理：当满足$$ \frac{\partial C}{\partial t} \geq \eta \cdot \log(N) $$时系统可扩展 - $C$: 接口复杂度 - $N$: 接入数据源数量 - $\eta$: 协议效率系数[^1] 4. **可扩展性架构** - 采用微服务总线的水平扩展模式 - 定义负载均衡策略： $$ L_b = \arg\min_{k} \left( \frac{q_k}{\mu_k} + \lambda \cdot c_k \right) $$ 其中$q_k$为队列长度，$\mu_k$为处理速率，$c_k$为资源成本[^4]
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