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MCP深度解析
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2025-03-21
|
Updated
2025-03-27
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Word Count:
7
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MCP深度解析
前言
MCP
Author:
风业
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All articles on this blog are licensed under
CC BY-NC-SA 4.0
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大模型学习笔记
LLM学习笔记Embeddinghttps://www.julyedu.com/question/big/kp_id/30/ques_id/2968 https://projector.tensorflow.org/ 在人工智能领域，Embedding（嵌入）是一种将离散对象（如单词、类别、图像等）转换为连续向量表示的技术。这些向量会在低维空间中，并且能够体现出对象之间的语义关系。Embedding 本质上是一种映射，把高维空间中稀疏、离散的数据点映射到低维的连续向量空间。在这个新的空间里，相似的对象在空间中的距离会更近，不同的对象距离则更远。 文本中的每个单词会用独热编码（One-Hot Encoding）表示。不过，这种编码方式会导致向量维度非常高且稀疏。而词嵌入会把每个单词映射到一个低维的连续向量，例如 100 维或者 300 维。这些向量是通过神经网络训练得到的，训练目标是让在语义上相近的单词在向量空间中的距离也相近。
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虚拟线程（有栈协程）对于Java的意义
虚拟线程（有栈协程）对于Java的意义1.传统同步线程模型在传统的 servlet 生态中，线程模型一般是 thread per request，即每个请求分配一个线程，这个线程负责整个请求的生命周期。 有个很直观的理解：ThreadLocal–在一次请求过程中，可以在请求上游往 ThreadLocal set 一些数据，比如可以存 userId、trace 等；在请求下游时直接调用 threadLocal.get() 即可获取。 在这种线程模型中，想要承载更多请求，就需要添加更多线程。更多的线程意味着带来更多的资源占用： 一个 Java 线程的线程栈大小通常为 1MB，这意味着如果需要同时处理 1000 个并发连接，光线程栈的内存占用就有 1000 MB。 Java 平台线程本质上是由 JVM 映射到操作系统的内核线程，如果并发请求数量增多，内核线程就需要同样增加。 每个内核线程需要由操作系统分配线程控制块， 过多的内核线程会导致频繁的线程上下文切换，如果存在阻塞的 IO...
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