第一章：MCP协议与OpenAI Function Calling的核心差异 在现代AI系统集成中，MCP（Model Communication Protocol）协议与OpenAI Function Calling代表了两种不同的模型交互范式。尽管二者均用于实现大语言模型与外部系统的功能调用&am…

YOLOv9 epochs设置建议：20轮训练的收敛性验证方法 在目标检测任务中，合理设置训练轮数（epochs）是提升模型性能的关键。YOLOv9作为当前高效且表现优异的检测模型之一，在实际应用中常面临“训练多少轮才够”的问题。尤其…

Qwen-Image-2512-ComfyUI部署教程：3步完成GPU适配出图 Qwen-Image-2512-ComfyUI 是阿里开源的最新图片生成模型，基于通义千问系列升级而来，支持高达25122512分辨率图像生成，具备强大的语义理解与细节还原能力。该版本已深度集成 …

Qwen3-0.6B vs ChatGLM4-0.5B：轻量模型GPU推理速度实测对比 在当前AI大模型快速发展的背景下，轻量级语言模型因其对硬件要求低、部署成本小、响应速度快等优势，正成为边缘设备、本地服务和实时交互场景中的热门选择。尤其在消费级显卡或小型…

Spring 核心 —— 数据访问与事务管理 1. 核心理论：Spring 数据访问的演进 在传统的 Java 应用中，直接使用 JDBC (Java Database Connectivity, Java 数据库连接) 进行数据库操作非常繁琐，需要手动管理连接、Statem…

SGLang与Ray集成：分布式推理集群部署教程 SGLang-v0.5.6 是当前较为稳定且功能完善的版本，支持多种大模型的高效推理，并在性能优化方面表现突出。本文将基于该版本，详细介绍如何通过与 Ray 框架集成，实现 SGLang 分布…

第一章：MCP Server开源发布的意义与价值 MCP Server的开源发布标志着分布式系统基础设施领域的一次重要突破。该项目为开发者提供了一套高效、可扩展的服务编排与管理框架，广泛适用于微服务治理、边缘计算和云原生架构场景。 推动技术透明与社区协作 开…

Qwen3-Embedding-0.6B推荐部署：SGlangGPU自动适配实战 1. Qwen3-Embedding-0.6B 模型特性与应用场景 1.1 多语言嵌入能力全面升级 Qwen3 Embedding 系列是通义千问家族中专为文本向量化和排序任务打造的新一代模型。其中，Qwen3-Embedding-0.6B 作为轻…