内容概要：本文系统性地介绍了MCP（Memory-Centric Planning，记忆中心化规划）范式的核心概念、技术架构和开发流程。MCP范式旨在解决传统AI Agent（规则驱动型和数据驱动型）在灵活性、规划能力和场景适应性方面的不足。它通过将长期记忆和短期记忆结合，实现实时推理和策略调整，并采用模块化架构（感知、记忆、规划、执行）。文章详细讲解了基于Python的MCP开发入门，包括搭建记忆模块、构建规划模块和整合执行闭环。最后，通过智能客服、自动驾驶和金融分析三个行业的实战案例，展示了MCP范式在多场景下的应用效果和优势，如用户满意度提升、行驶安全性和收益率提高等。; 适合人群：对AI Agent开发感兴趣的初学者以及有一定编程基础的研发人员。; 使用场景及目标：①理解MCP范式的原理和优势；②掌握基于Python构建MCP Agent的具体步骤；③学习MCP范式在不同行业场景中的应用实践。; 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合实际案例进行讲解，建议读者跟随文中提供的代码示例进行实践操作，以便更好地理解和掌握MCP范式的开发方法。

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python数据科学入门：NumPy与Pandas基础 描述： 该资源为初学者提供了NumPy和Pandas这两个Python库的基础知识，涵盖了数组操作、数据结构、数据清洗和预处理等核心概念，适用于希望进入数据科学领域的学习者。

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二、两处卸料的小车控制系统的梯形图设计： 要求：运料小车第一次右行在SQ3处卸料；第二次右行在SQ2处卸料。 1、分析控制要求，确定输入、输出设备，绘制I/O接线图：与上例比较可知，要实现两处 卸料，增加了行程开关SQ3，故只要在上例I/0图的基础上将SQ3连接到PLC的输入端X5。 2、修改、完善以满足控制要求： 1）要实现两处卸料，重要的是判断小车右行时在SQ3处是否需要停。可增加一个辅助继电器（M1）来记忆小车是否到过SQ3（M1+），或SQ2（M1—）。 2）小车到达SQ2处，回头左行时会压下SQ3，使M1+，导致小车第三次右行压下SQ3时不停。

"超表面CST仿真秘籍：从入门到精通的科研之旅，多年经验集大成，快速进入科研状态之利器",超表面 CST仿真 指导新人快速进入科研状态，事半功倍 多年研究经验，成果多多，实力在线 已指导150+位需求者 经验形成完整的视频，文档，代码，案例。 内容涉及超表面各种应用，透镜，轨道角动量等。 ，物有所值，后有保障 ,超表面; CST仿真; 快速科研; 多年研究经验; 指导需求者; 经验视频; 文档代码; 案例应用; 透镜; 轨道角动量。,超表面CST仿真科研培训：专家经验助你事半功倍 在现代科技领域中，超表面技术作为一种前沿研究方向，对光电、材料科学以及信号处理等众多领域产生了深远的影响。伴随着计算机技术的飞速发展，仿真技术在超表面研究中扮演了不可或缺的角色。CST仿真软件因其强大的电磁场模拟功能，成为了研究者们在设计与分析超表面结构时的得力工具。本书《超表面CST仿真秘籍：从入门到精通的科研之旅》是一部专门针对这一技术领域的实践指导书籍。 本书旨在帮助科研新手快速掌握超表面CST仿真的核心技巧，缩短科研探索的起跑时间，迅速融入科研工作的前沿。书中的内容不仅是作者多年研究经验的结晶，同时也是一系列成功指导过150多位研究者的实际案例的汇总。此书的特点是理论与实践相结合，通过视频、文档、代码和案例的全面形式，深入浅出地向读者展示了如何有效地利用CST软件进行超表面的设计与仿真。 书中所涵盖的知识面广泛，从基础概念到高级应用，内容丰富。它不仅包含了对超表面基本理论的介绍，也涉及了诸如透镜效应、轨道角动量等高端应用的详细讲解。在基础理论部分，读者可以了解到超表面的定义、分类以及工作原理等基础知识。而在高级应用部分，书中的内容则逐步深入，例如通过特定案例展示了如何设计具有透镜功能的超表面结构，以及如何利用超表面产生和控制轨道角动量。 更值得一提的是，本书对于超表面CST仿真中遇到的常见问题也提供了相应的解决方案。通过对真实案例的分析，研究者可以了解到如何在仿真实验中避免常见的错误，并在遇到仿真困难时，能够快速找到问题的症结所在，并作出相应的调整。 此外，为了更好地适应不同研究者的个性化需求，作者还根据多年的经验总结出了一套高效学习CST仿真的方法论。这些方法论不仅能够帮助初学者迅速上手，同样也能够帮助经验丰富的研究者进一步提升仿真的精度和效率。 《超表面CST仿真秘籍：从入门到精通的科研之旅》是一本集多年研究经验之大成，专为超表面CST仿真研究者量身打造的实践教程。它不仅能够指导科研新手快速进入科研状态，还能够帮助经验丰富的研究者进一步提升研究水平。通过本书的学习，读者可以获取宝贵的知识和技巧，加速科研工作进程，从而在超表面技术的研究中取得更多成果。

课件围绕嵌入式系统及应用展开，核心内容如下： 课程基本信息方面，该课程为必修课，共48学时，旷课达1/3取消考试资格；成绩由70%考试成绩与30%平时成绩（考勤、作业、课堂表现）构成，考勤和作业采用扣分制，课堂表现采用加分制。 嵌入式系统核心知识部分，定义上，其是以应用为中心、软硬可裁剪的专用计算机系统，具备专用性、嵌入性等特点；应用涵盖信息家电、军事电子、汽车电子等多领域；构成包括硬件（微处理器、存储器等）和软件（操作系统、应用程序）；分类可按硬件复杂度、实时性（硬实时、软实时、非实时）、操作系统收费模式（商用型、免费型）等划分；发展趋势为网络化、普适化、服务化等。 此外，课件详细介绍了STM32 MCU的结构、存储器映像、系统时钟树，以及通用并行接口GPIO、通用同步/异步收发器接口USART的结构、寄存器功能、库函数及设计实例，包括初始化、数据收发等具体操作，强调了嵌入式系统设计中软硬件结合的实践要点。

十、掉电考虑 VCC Rx nRext/Cext Cx Dx 图7： 掉电保护电路 由于供电式单稳态触发器能量储存在电容上，所以大电容（Cx）可能会造成当系统包含的设备 突然断电或VCC迅速降到0时，可能致使单稳态触发器损坏；为避免这种情况，可以通过输入保护二 极管对电容放电，最好使用能抗大电流浪涌的锗或肖特基型二极管。连接如图7所示电路。

七、定时阻容 VCC Cext 至 nRext/Cext (脚 15 或 7) 至 nCext (脚14或 8) Rext 图3：定时元件连结 输入 输出 DRn An nB nQ Qn L X X L H X H X (1)L (1)H X X L (1)L (1)H H L ↑ H ↓ H ↑ L H

适用人群 新手小白：只需具备基础的Python语法知识，无需深度学习背景。 AI入门者：希望系统了解多模态AI、谣言检测等实际工程流程的同学。 工程实践者：需要可复现、可扩展的多模态AI项目代码作为参考的开发者。 使用场景 自学入门：从最基础的单模态模型（如CNN、TextCNN、BERT等）到多模态融合（早期拼接、注意力、投票等），循序渐进，适合零基础到进阶学习。 课程实验：可作为高校AI课程、数据科学课程的实验项目。 工程参考：为实际多模态项目开发提供结构化、模块化的代码范例。 目录结构 img：图像模态（2D-CNN）建模与实验 txt：文本模态（FastText、TextCNN、Transformer等）建模与实验 html_mod：网页模态（HTML文本、BERT等）建模与实验 fusion：多模态融合（特征拼接、注意力、投票等）全流程实现与对比 其他说明 路径问题：由于不同操作系统或解压方式，部分代码中的数据/模型路径可能需根据实际情况手动调整。 依赖环境：建议参考各子文件夹下的requirements.txt或README.md，提前安装所需依赖。 数据集：部分实验需下载MR2等公开数据集，详见各期说明或README指引。 完整复现：所有代码均可独立运行，支持超参数调优、实验结果可视化等功能。