全新 AI工具库重制上线！🎉（ 8/21更新）
近期网站经历了一次大的事故，OpenResty 升级导致博客网站意外崩溃，重启过程中导致数据丢失。在我的不懈努力下，终于找到了一个 6 月 16 的网站备份，这才重新部署好我的博客，还好只丢了 2 个月的数据。这件事情的教训就是，一定一定要经常备份网站！！！ 顺便我还把工具库更新了一下，版本日志没有
如何对人脸识别模型进行增量预训练
增量预训练（Incremental Pre-training）是一种在已有预训练模型的基础上，使用新的数据继续训练模型的过程。 对于人脸识别模型，以下是详细的增量预训练步骤： 准备工作 import torch
from insightface.model_zoo import get_model
编写易于AI可理解的PRD
日期: 2026/2/5 领域: 产品方法论 核心摘要 核心挑战 AI缺乏常识判断力，只能按字面指令生成代码，这要求需求文档必须极度精确，不能依赖隐式逻辑。 关键原则 通过结构化、原子化需求，明确边界条件，并提供具体示例，可将AI代码生成的准确率提升至95%以上。 最终目标 编写AI友好型PRD并非
技术小记
未读
做了一个年度倒计时页面
这个效果看起来还不错。 https://yangda.vip/annual 1. 复古科技风格 颜色：以深色为主（如 #1a1a1a、#0c0c0c），搭配金属质感（如 #8a7a62、#d4c7a9）和荧光绿（如 #3fbd
基于 MCP（模型上下文协议）的AI 应用客户端交互原理
流程图 会话启动：加载配置后，为每个 MCP Server 找到命令（如 npx 或自定义二进制），通过 stdio_client 建立底层通信，再创建并初始化 ClientSession。 工具发现：从各 Server 获取工具列表，封装为 Tool 对象，并通过 format_for_llm()
Python 协程和异步编程入门教程
1. 同步与异步、并发与并行 在传统的同步（synchronous）模型中，函数调用会阻塞当前线程，直到操作完成才继续执行；而在异步（asynchronous）模型中，函数可以在等待 I/O 或其他耗时操作时，主动“让出”执行权，让事件循环去调度其他任务，从而提升程序的并发性。 并发（concurr
深入浅出智能体工作流（Agentic workflow）
著名 AI 学者、斯坦福大学教授吴恩达提出了 AI Agent 的四种设计方式后，Agentic Workflow（智能体工作流）立即火爆全球，多个行业都在实践智能体工作流的应用，并推动了新的 Agentic AI 探索热潮。 吴恩达总结了 Agent 设计的四种模式: Reflection - 自
MCP通用架构核心原理与设计模式
引言：AI生态的“USB-C时刻” 在AI技术快速演进的背景下，模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）正成为重塑AI生态的核心技术。作为Anthropic于2024年提出的开放标准，MCP通过标准化接口解决了AI模型与外部系统的连接难题，其设计理念被类比为“AI界的
MCP 通用架构详解
1. MCP 客户端-服务器架构 客户端-服务器架构是一种常见的网络应用架构，简单来说，就像餐厅里的顾客（客户端）和服务员（服务器）的关系。顾客点餐，服务员把菜单（请求）送到厨房，厨房做好菜（响应），再由服务员端给顾客。
MCP 官方 SDK示例程序代码
直接读代码是最高效的学习方式。。。 import asyncio
import json
import logging
import os
import shutil
from contextlib import AsyncExitStack
from typing import Any
impo