张小明
前端开发工程师
MCP（Model Context Protocol，即模型上下文协议）是由Anthropic（Claude的母公司）于2024年11月开源发布的一项全新技术。MCP 是为了解决大模型虽然强大，但是有时候无法获取实时信息以及访问特定工具！而 MCP 是一种让AI能够"伸出手"使用外部工具和服务的协议，让AI变得更加强大和实用。想象一下，你正在和AI助手聊天，突然想让它帮你搜索最新的新闻，或者查看你的文件，甚至操作数据库——有了MCP，这些都成为可能！简单来说，MCP是一个AI 大模型的标准化工具箱。大模型可以通过这些工具与外界互动，获取信息，并完成具体任务。在日常工作和学习中，我们经常需要与浏览器、文件、数据库和代码仓库等外部工具进行交互。
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 ἴ…
李华
DOM（文档对象模型）是前端开发中操作页面结构、内容和样式的核心，本文聚焦 DOM 中元素内容、属性、样式的读写修改，以及节点的增删改，结合实战示例讲解核心用法与最佳实践。一、操作元素内容元素内容操作分为纯文本处理…
李华
所有权之谜：为什么没有一流的营利性大学？核心结论：一流大学的核心竞争力是高投入、长周期、高风险的科研能力，而营利性组织的 “逐利本质” 与科研的 “非盈利属性” 存在根本矛盾；同时，非营利性大学享有的…
李华
Meta收购中国AI团队Butterfly Event及其产品Manus，为中国技术团队出海提供了重要参考。Manus成功关键在于构建从"对话"到"执行"的自主智能体，实现任务闭环；同时采取全球化技术栈设计、引入顶级风投、选择成为巨头生态中不…
李华
本文详细介绍LangGraph中人机协同(HITL)的三种核心模式：审批门(不可逆操作前暂停人工批准)、置信度阈值(低于0.85触发人工审核)和反馈循环(人工修正反馈系统学习)。强调HITL可避免AI不可逆错误，提供部署避坑指南，并预测HITL将成为2026年企业采…
实战：三种核心模式详解+企业部署避坑指南)
李华
该算法是 多级反馈队列调度算法（Multilevel Feedback Queue Scheduling, MLFQ）。 1. 算法定位 多级反馈队列调度算法结合了**时间片轮转（Round Robin）和优先级调度（Priority Scheduling）**的优点࿰…
李华