模型上下文协议（MCP）是一种开放标准协议，旨在让 LLM（大语言模型）访问外部数据源，实现高效、安全的数据交互。MCP 采用 JSON-RPC 2.0 作为通信协议，支持 STDIO 和 HTTP+SSE 传输方式，能够连接数据库、API、Git、Slack 等多种工具。本篇文章将深入解析 MCP 的架构、通信方式、应用场景及未来发展趋势，帮助开发者更好地理解和应用 MCP 技术，加速 AI 与外部世界的互操作能力。
在 macOS 终端中查找文件的高效方法有哪些？本文详细介绍了五种实用工具：find（深度递归搜索）、locate（最快索引查找）、mdfind（Spotlight 全局搜索）、grep（按内容搜索）和 fd（现代替代品）。通过示例代码和适用场景分析，帮助你选择合适的命令提升效率。无论是按文件名、类型还是内容搜索，这里都有完整指南！
🔍VSCode 长期使用后会存储大量缓存、扩展数据和日志文件，占用存储空间。本文介绍如何安全清理 VSCode 的缓存、日志、备份和扩展缓存，不影响现有项目，让你的 VSCode 更加轻量高效！
这篇博客记录了在 M1 Mac 上尝试构建 Ragflow Docker 镜像时遇到的问题，包括依赖下载失败、镜像体积过大、SSH 与 HTTPS 克隆内容不一致等多个坑。最终，由于构建困难且占用空间过大，放弃在 Mac 上部署 Ragflow，并推荐使用 AnythingLLM 作为替代方案。
这篇文章详细介绍了14个流行的AI API，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别和生成式AI等多个领域。它旨在帮助开发者和企业了解可用的工具，并根据他们的项目需求选择合适的API。文章提供了每个API的简要描述和官方文档链接，方便读者进一步探索。
本文整理了 2025 年最新的 Docker Hub 镜像加速器，帮助国内开发者更快地拉取和推送 Docker 镜像。除了推荐可用的镜像站点，还提供了 配置 Docker 镜像加速器 的详细方法，让你的 Docker 使用体验更加顺畅。
矢量数据库是 AI 和机器学习应用中不可或缺的工具。本文将深入解析 2025 年最受欢迎的 7 大矢量数据库，包括 Chroma、Pinecone、Weaviate、Faiss、Qdrant、Milvus 和 pgvector，帮助开发者选择最适合的数据库进行高效的向量搜索和存储.
DeepSeek V3/R1 推理系统旨在通过优化吞吐量和降低延迟来高效服务大规模模型。 该系统利用跨节点专家并行 (EP) 来扩展批量大小，提高GPU计算效率，并将专家分布在多个GPU上，减少内存访问。 为了解决EP引入的跨节点通信和数据并行带来的负载平衡问题，DeepSeek采用了通信与计算重叠策略，以及针对预填充、解码和专家并行的负载均衡机制。 系统运行在H800 GPU上，采用FP8和BF16混合精度，实现了高性能。 统计数据显示，该系统具有高通吐量和可观的理论盈利能力，但实际收入受到定价策略和服务范围等因素的影响。 部署架构根据高峰和低谷时段进行调整，优化资源利用率和成本效益。
DeepGEMM 是一个 CUDA 库，专为 DeepSeek-V3 中使用的 FP8 精度 GEMM 运算而设计，特点是细粒度缩放和高性能。 它支持普通 GEMM 和 MoE 模型的 Grouped GEMM，并在运行时使用 JIT 编译内核，无需预先编译，代码简洁易懂，核心内核仅约 300 行代码。DeepGEMM 专为 NVIDIA Hopper 架构的张量核心优化，通过 CUDA 核心两级累加解决 FP8 的精度问题。虽然借鉴了 CUTLASS 和 CuTe 的概念，但 DeepGEMM 专注于简化设计，在多种矩阵形状下性能可媲美或超过专业库，并且采用多种优化技术，例如 TMA 加速、JIT 编译以及 FFMA SASS 交错等。
本文详细记录了在视频录制、格式转换和字幕生成过程中常用的 FFmpeg 命令。首先，介绍了在 OBS 中录制视频时推荐使用 MKV 格式的原因，并提供了将 MKV 格式转换为 MP4 的方法。接着，介绍了如何提取音频并将其转换为适合字幕识别的 16kHz WAV 格式音频，最后，展示了如何使用 Whisper.cpp 生成字幕文件。通过这些步骤，您可以轻松实现视频的完整处理工作流程，帮助提高工作效率。