最近更新

Spring AI MCP实践指南：通过MCP连接你的应用与AI大模型

Spring AI MCP实践指南：通过MCP连接你的应用与AI大模型

Spring AI MCP实践指南：通过MCP连接你的应用与AI大模型随着人工智能技术的快速发展，如何将AI能力无缝集成到现有应用中成为开发者面临的重要挑战。Spring AI提供了强大的框架来简化AI集成过程，而Model Context Protocol (MCP)则为AI模型与外部工具交互提供了标准化协议。本文将深入探讨Spring AI与MCP的结
微软技术 2025年06月15日
学习设计模式《九》——中介者模式

学习设计模式《九》——中介者模式

一、基础概念        中介者模式的本质是【封装交互】；        中介者模式的定义：用一个中介者对象来封装一系列的对象交互；中介者使得各个对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互；        中介者模式的功能：【封装对象之间的交互】（如果
微软技术 2025年06月15日
微软推出初学者的最佳 AI Agent 课程

微软推出初学者的最佳 AI Agent 课程

微软推出了最佳 AI 代理课程，并在 Github 上提供了免费的 11 节课程，让你快速了解构建 AI 代理的基础知识。Github: AI代理概述及其应用场景2/ 探索AI代理框架3/ 理解AI代理设计模式4/ 工具使用设计模式5/ 代理增强生成&#
微软技术 2025年06月15日
【AI认证】微软 Azure AI-102认证备考秘籍（第一篇：全面解析）

【AI认证】微软 Azure AI-102认证备考秘籍（第一篇：全面解析）

目录 认证概述：通往Azure AI专家之路 认证关注的主要领域：两大核心技能 适用人群分析：谁应该报考AI-102认证？ 考试准备指南：高效备考策略 考试内容详解：六大核心领域 考试形式与评分 实践要求：动手能力至关重要 考试技巧与建议：助你一臂之力 证书维护&#xff1
微软技术 2025年06月15日
一次性说清Power BI证书！微软PL300认证

一次性说清Power BI证书！微软PL300认证

一、Power BI认证简介PL-300是微软提供的一项专业认证，全称为"Microsoft Power BI Data Analyst Associate"，即“微软Power BI 数据分析师”认证。这项认证主要面向那些使用Power BI进行数据建模、可视化和分析的专业人士，旨在证明持证人具备使用Power BI进行数据准备、数据建模
微软技术 2025年06月15日
【软件工程】一篇入门UML建模图（状态图、活动图、构件图、部署图）

【软件工程】一篇入门UML建模图（状态图、活动图、构件图、部署图）

🌈 个人主页：十二月的猫-CSDN博客 🔥 系列专栏： 🏀软件开发必练内功_十二月的猫的博客-CSDN博客 💪🏻 十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光  目录1. 前言2. UML概述2.1 UML的分类与功能2.2 UML的语法与各图关系
微软技术 2025年06月15日
将所有女员工过滤出来1

将所有女员工过滤出来1

import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; public class LimitDemo { public static void main(String[] args) { List<Employee> list = Employee.getEmp
人工智能 2025年06月15日
HoRain云--Win11将微软账户转换成本地账户的详细步骤

HoRain云--Win11将微软账户转换成本地账户的详细步骤

  🎬 HoRain云小助手：个人主页 🔥 个人专栏: 《Linux 系列教程》《c语言教程》⛺️生活的理想，就是为了理想的生活! ⛳️ 推荐 前些天发现了一个超棒的服务器购买网站，性价比超高，大内存超划算！忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 专栏介绍 专栏名称 专栏介绍
微软技术 2025年06月15日
Apache Sedona 流数据处理入门

Apache Sedona 流数据处理入门

Apache Flink介绍     Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。 Apache Sedona介绍     Apache Sedona（孵化中）是一个用于处理大规模空间数据的集群计算系统。Se
人工智能 2025年06月15日
黑马程序员 | Python教程：数据分析常见的误区有哪些？

黑马程序员 | Python教程：数据分析常见的误区有哪些？

1、盲目的收集数据 一个正常运营的产品每天会产生大量的数据，如果把这些数据都收集起来进行分析，不仅会使工作量增加，浪费大量时间，很可能还会得不到想要的分析结果。作为一名数据分析人员，更不应该为了分析而分析，而是应该紧紧围绕你的分析目的（了解现状、分析业务变动原因、预测发展趋势等）去进行分析。所以，在开始数据收集工作之前，就应该先把数据分析的目的梳理清楚，防止出现”答非所问”的数据分析结果。 2、对
人工智能 2025年06月15日
加载更多