MCP 是一种开放协议，它标准化了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。它使 LLM 应用与外部数据源和工具之间的无缝集成成为可能。无论你是构建 AI 驱动的 IDE、改善 chat 交互，还是构建自定义的 AI 工作流，MCP 提供了一种标准化的方式，将 LLM 与它们所需的上下文连接起来。

基于nodejs开发的TCP通用物联网设备网关程序，目前已集成支持多种Modbus协议的设备；设备包含：多种类型的传感器(新普惠)、娃娃机终端等

🎯 工具介绍：WhisperX 与 pyannote.audio

🧠 WhisperX：加速且精准的 Whisper 增强版

WhisperX 是在 OpenAI Whisper 基础上优化的第三方实现，由 Max Bain (Oxford) 团队开发。
它的核心目标是解决原版 Whisper 的两个痛点：

1. 推理速度慢
   WhisperX 采用 CTranslate2 推理引擎，支持混合精度 (fp16, int8) 与 GPU 并行推理，
   相比原版 Whisper，通常 提速 2～4 倍。

2. 时间戳不精确
   Whisper 原始输出的时间戳仅按句子粗略定位，容易偏移。
   WhisperX 使用 字级强制对齐 (forced alignment) 模块（基于 Montreal Forced Aligner 思路）
   对每个单词重新计算时间戳，实现毫秒级精准同步。

代码分享-Markmap 自定义导出图片按钮

coze工作流设计的体验-实操篇

AI 工作流 = 传统工作流 + 智能化（NLP、图像识别、推理、生成等）

按分组取最新一条记录 - ClickHouse & MySQL

📝 构建高可用日志系统：Filebeat → Kafka → ClickHouse 全链路实战

场景：日志采集、缓冲、存储与分析一体化方案

docker-compose.yml 中的 command 字段会完全覆盖 Dockerfile 中的 CMD（甚至可以覆盖 ENTRYPOINT 的参数），并且不会追加，是“替换”行为。

M3U8 视频流优化学习资料