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英語: Hello everybody nice to meet you. My name is WenXuan Tang,  I was born in the Spain but when I have 10 years old. My dad and my mom then go to Chile for opening a bazaar, and in the last year i Come back to China For visit my family.  This is my second year in china, I wish I had a job here so I wouldn't be so bored.中文: 你好很榮幸的認識你們。  我的名字叫唐文軒，我是在國外出生和長大的 然后大概我10歲左右時候我和爸媽去智利因他們?nèi)ラ_店了。我是去年回國看望家人的到現(xiàn)在已經(jīng)是第二年了，我希望可以找一份工作為了在國內(nèi)繼續(xù)帶下去。西語: hola muy buenas a todos es un placer conocerlos. Me llamo Wenxuan Tang soy nacido y criado en Espa?a y a los 10 a?os mi papá y mamá fueron a Chile para abrir un bazar chino para hacer negocio, por ahora yo ya llevo dos a?os aqui en china me gustaria tener un trabajo aqui para no estar tan aburrido.

（上來攝像頭打不開不知道為啥，一直顯示被占用，有沒有老哥遇到過類似的問題。）面試官遲到了5min，看著年紀挺大。自我介紹。項目提問。八股。AUC=0.8表示什么？（不知道。。。）BN LN RMSNorm 的區(qū)別，（好久沒復習，有點忘了RMSNorm）推薦系統(tǒng)有了解過嗎？無。（后面反問被diss了，面啥崗位就應該準備啥。我都是多模態(tài)的內(nèi)容。）transformer encoder decoder 的連接的部分，QKV分別來自？有點逆天了，第一次遇到這樣的問題，幸好后面想出來了。使用sigmoid作為激活，梯度消失是為什么？sigmoid 的梯度，梯度的取值范圍？共享backbone，多個不同的...

MCP（模型上下文協(xié)議）可以理解成一個“AI翻譯官+智能管家”的組合體，它的核心作用是讓AI大模型能更流暢地與外部世界“對話”和“合作”。用生活化的例子來解釋：1. MCP是AI的“萬能翻譯官”假設你有一個只會說中文的AI助手，但你想讓它幫你操作家里的英文智能音箱、查詢法國天氣、甚至調(diào)用公司的數(shù)據(jù)庫。這時候，MCP就像一個翻譯官：統(tǒng)一語言：它把AI的“中文指令”翻譯成各種設備/系統(tǒng)能聽懂的語言（比如API接口、數(shù)據(jù)庫查詢語句），同時把外部系統(tǒng)的反饋再翻譯回中文告訴AI。打破隔閡：無論設備是國產(chǎn)的還是進口的，只要支持MCP協(xié)議，AI都能直接“喊話”操作，不用為每個設備單獨學外語。2. MCP是AI的“任務調(diào)度員”當AI需要完成復雜任務時（比如“幫我訂一張明天上海飛北京的機票，然后發(fā)郵件通知同事”），MCP會像管家一樣拆分任務：分步執(zhí)行：先讓AI查航班信息，再調(diào)用訂票接口，最后通過郵件工具發(fā)通知。自動糾錯：如果某個步驟失敗（比如航班售罄），MCP會告訴AI重新規(guī)劃，比如“換下午的航班”或“改高鐵”。3. MCP是AI的“記憶助手”大模型雖然聰明，但容易“健忘”（比如對話太長就記不住上下文）。MCP的作用是：整理重點：把長對話壓縮成“關鍵詞+邏輯鏈”，比如把“用戶昨天說喜歡川菜，今天要請客”簡化成“用戶需求：川菜餐廳推薦，6人，預算500元”。按需調(diào)用：當AI需要回憶細節(jié)時，MCP會快速“翻筆記”，而不是讓AI從頭讀所有對話。4. MCP是AI的“安全保鏢”當AI需要操作敏感信息（比如銀行賬戶、醫(yī)療記錄）時，MCP會：檢查權限：確認AI有資格訪問這些數(shù)據(jù)（比如用戶已授權）。加密通道：像“保密通話”一樣，確保數(shù)據(jù)傳輸過程中不被竊聽。MCP讓AI從“學霸”變成“社會人”沒有MCP時，AI像是一個只會讀書的學霸，雖然知識淵博，但不會用手機、不會點外賣、不會打車。有了MCP，AI就像一個精通多國語言、會規(guī)劃行程、能處理突發(fā)狀況的“社會人”，能無縫融入我們的日常生活和工作場景。 #?？图钣媱?  #ai智能作圖#  #聊聊我眼中的AI#  #產(chǎn)品經(jīng)理# #牛客AI配圖神器#

到底是美團贏還是京東贏,我覺得還得是騎手消費者還有商家Win最最最后的贏家還得是我們計算機Win，吃飯便宜了 跑外賣有保障了 哈哈哈哈對于騎手對于商家對于消費者你們怎么看這次大戰(zhàn) 到底會造福誰全網(wǎng)最受歡迎的嵌入式面經(jīng)面經(jīng)一共32篇文章，12w+字數(shù)，包含全部最新的面試必問考點，4.7w+同學學習，2800+訂閱，非常適合在找工作面經(jīng)薄弱的同學，3000+訂閱還會漲價，提前訂閱提前享受，持續(xù)更新中。訂閱鏈接：http://fangfengwang8.cn/creation/manager/columnDetail/MJNwoMc