18.Python/ML/AI - 随笔分类(第2页) - 菩提树下的杨过

摘要：

前面学习了stdio模式的MCP使用，可以看到这种方式局限性比较大，mcp host/mcp client/mcp server通常要在同1台机器上，使用进程间通讯。更常见的做法是，大家各自部署自己的mcp server，就象常规后端http api一样，想部署在哪都行，只要http能访问即可。一阅读全文

posted @ 2025-07-12 22:43 菩提树下的杨过阅读(679) 评论(0) 推荐(0)

spring-ai 学习系列(4)-MCP 处理过程分析

摘要：

上一节，通过1个最基本的MCP Server/Client示例，初步了解了MCP的用法．STDIO模式下，client与server同在1台机器上，client会创建1个子进程来启动server，然后使用json rpc来做为约定的消息格式进行通讯。如果想知道交互过程中的json原文，可以下载 h 阅读全文

posted @ 2025-07-12 16:33 菩提树下的杨过阅读(497) 评论(0) 推荐(0)

spring-ai 学习系列(3)-MCP(stdio)

摘要：

使用spring-ai创建1个MCP Server很容易，下面演示MCP(stdio模式)的写法：一、添加依赖项 1 <dependency> 2 <groupId>org.springframework.ai</groupId> 3 <artifactId>spring-ai-starter-m 阅读全文

posted @ 2025-07-10 19:37 菩提树下的杨过阅读(543) 评论(0) 推荐(0)

spring-ai 学习系列(2)-调用远程deepseek

摘要：

上一节学习了spring-ai调用本地ollama，这次继续学习调用远程deepseek 一、pom依赖调整加入openai的依赖 1 <dependency> 2 <groupId>group.springframework.ai</groupId> 3 <artifactId>spring-a 阅读全文

posted @ 2025-07-10 09:04 菩提树下的杨过阅读(386) 评论(0) 推荐(0)

spring-ai 学习系列(1)-调用本地ollama

摘要：

spring-ai框架为java程序员快速融入AI大潮提供了便利，下面演示如何调用本地deepseek模型一、安装ollama https://www.ollama.com/ 首页下载安装即可选择适合的模型，pull到本地，个人电脑建议选择deepseek-r1:7b或1.5b 启动模型 oll 阅读全文

posted @ 2025-07-06 23:07 菩提树下的杨过阅读(653) 评论(0) 推荐(0)

全自助使用Cursor生成的DeepSeek Demo java 项目

摘要：

今天尝试用cursor全自助生成了1个spring boot调用ollama(本地模型) +远程deepseek的示例项目。效果图： .. 主要特性（摘自Readme.md，其实也是 Cursor生成的） 🎯 项目特色 🤖 双AI支持: 同时支持本地Ollama和远程DeepSeek两种AI提阅读全文

posted @ 2025-06-29 00:04 菩提树下的杨过阅读(156) 评论(0) 推荐(0)

transformer小白入门

摘要：

transformer库是huggingface发布的1个框架，非常好用，很多外行看起来高大上的问题，用它都可以轻松解决，先来看1个小例子：一、情感分析 from transformers import pipeline classifier = pipeline('sentiment-analy 阅读全文

posted @ 2023-08-20 16:05 菩提树下的杨过阅读(1530) 评论(0) 推荐(0)

利用text-generation-webui快速搭建chatGLM2/LLAMA2大模型运行环境

摘要：

text-generation-webui 是一个基于Gradio的LLM Web UI开源项目，可以利用其快速搭建各种文本生成的大模型环境。一、安装 text-generation-webui的readme其实已写得相当详细了，这里就不再重复，只说1个可能存在的坑：安装 peft 安装卡住 r 阅读全文

posted @ 2023-08-19 17:51 菩提树下的杨过阅读(4433) 评论(0) 推荐(0)

chatglm.cpp使用手记

摘要：

目前绝大多数LLM模型都是python实现的，运行速度有限（包括ChatGLM2-6b)，幸好有大神将其用C++重写了一遍，让运行速度大大提高。项目地址：li-plus/chatglm.cpp: C++ implementation of ChatGLM-6B & ChatGLM2-6B (git 阅读全文

posted @ 2023-08-12 23:41 菩提树下的杨过阅读(6333) 评论(1) 推荐(0)

ubuntu上搭建ChatGLM2-6b环境及ptuing微调训练的坑

摘要：

清华大学的chatGLM2-6B可以说是目前亚洲唯一能打的对中文支持不错的LLM大模型，网上已经有很多介绍如何在本机搭建环境的文章，就不再重复了，这里记录下最近踩的一些坑： 1、为啥要使用ubuntu? chatGLM2-6b项目里有很多.sh文件，在windows下正常运行通常要折腾一番，最后能不阅读全文

posted @ 2023-07-30 22:42 菩提树下的杨过阅读(855) 评论(1) 推荐(1)

pandas速成笔记(5)-快速分析平均值、总和

摘要：

接上篇继续，记得小时候读书那会儿，还没有双减，每次考试完，大家最关心的就是全班的成绩分布，假如有下面一张成绩表：老师们通常很快就会算出『平均分、总分』这些关键指标，然后各班之间，就开始攀比：当然，这些在Excel里用SUM/AVERAGE函数，再结合自动填充很容易实现，pandas里要如何类似统阅读全文

posted @ 2022-03-20 20:20 菩提树下的杨过阅读(789) 评论(0) 推荐(0)

pandas速成笔记(4)-数据图表

摘要：

接上篇继续，做数据分析，各种数据图表是必不可少的，还是以下面这张表为例：一、单列柱状图假设要把9月份，A、B这2个分类的Amount提取出来画一个柱状图，可以这么做： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read 阅读全文

posted @ 2022-03-20 18:44 菩提树下的杨过阅读(354) 评论(0) 推荐(0)

pandas速成笔记(3)-join/groupby/sort/行列转换

摘要：

接上篇继续，这回看下一些常用的操作：一、join 联表查询有数据库开发经验的同学，一定对sql中的join ... on 联表查询不陌生，pandas也有类似操作假设test.xlsx的sheet1, sheet2中分别有下面的数据(相当于2张表) 现在要以ID做为作为Key，将二张表joi 阅读全文

posted @ 2022-03-19 22:24 菩提树下的杨过阅读(488) 评论(0) 推荐(0)

pandas速成笔记(1)-环境搭建及excel读取

摘要：

工作中经常会遇到一些excel的数据分析工作，虽然本身excel本身有非常强大的功能，但如果需要将一些数据分析结果集成在自己的项目中，excel就显示有些不方便了(总不能每次在excel里做好图表，再截图贴进来吧)，幸好python的生态圈足够强大，有pandas这种利器，能以编程的方式，方便快捷的阅读全文

posted @ 2022-03-13 16:35 菩提树下的杨过阅读(592) 评论(0) 推荐(0)

pygame-KidsCanCode系列jumpy-part18-背景滚动

摘要：