袭明_

MCP引入的原因： MCP的出现是为了解决大模型的“能力边界”问题 大模型是一个预训练模型，他的知识在训练完那一刻就定格了，无法获取实时数据。比如：无法获取北京明天的天气、无法判断明天从北京到上海的车

Augment Agent 发布后，国内的自媒体现在清一色都是上面的画风👆 到处都是“再见 Cursor” 之类的言论👀 什么？你还不知道发生了什么？看图👇 实际上很多文章作者在此之前可能根本就没有听

在NPLM之前，传统语言模型主要依赖最基本的N-Gram技术，通过统计词汇的共现概率计算词汇组合的概率。然而，这种方法在处理稀疏数据和长距离依赖遇到瓶颈。 NPLM通过利用前N-1个词来预测第N个词。

语言模型就是一个用来估计文本概率分布的数学模型。 要衡量一句话的信息量，就要了解其中每个单词出现的频率。 N 表示 分词的长度，Gram 表示元素。

词向量 ≈ 词嵌入 词向量 和 词嵌入 都是指，将单词转换成稠密向量，然后再使用余弦相似度计算单词相似度。Skip-Gram模型，CBOW模型实践。

我用 DeepSeek 帮我写一个脚本，用于无损压缩视频尺寸。简直不要太牛~B啊！ 以下是一个基于 Python 3.12 的视频压缩脚本，使用 FFmpeg 实现高质量尺寸压缩。该脚本会保持视觉质量

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目标 输入原始路径，是否加密参数； 输出加密/解密文件，删除临时文件夹 加密方式采用base64 嵌套 字符异或 自定义异或密钥，自定义加密标识

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