# 什么是模型上下文协议（MCP）及其作用## 1. 介绍MCP（模型上下文协议）在机器学习和深度学习领域中，模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是一种用于规范模型与外部环境交互的协议。它定义了如何将模型嵌入到特定的应用程序环境中，并且能够使模型更好地理解并响应来自应用程序的需求。## 2. MCP可以做什么MCP的主要功能包括但不限于以下几点：- **数据提供**：允许模型获取来自应用程序的数据，这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的。- **状态管理**：帮助模型维持与外部环境之间的状态信息同步，从而确保模型的行为与实际应用场景保持一致。- **反馈机制**：为模型提供了向应用程序返回结果和决策的渠道，以便进一步优化模型性能。- **交互性增强**：通过定义明确的接口标准，使得模型能够更灵活地与其他系统和服务进行交流。## 3. 结论以上就是关于MCP的基本介绍及其作用。作为一项重要的技术规范，它对于提高模型在实际应用中的适应性和表现具有重要意义。希望本文对初学者有所启发和帮助！

3.29官网投递，4.28一面一面1个小时，很多没答上来，面试官给你从原理讲起。算法没写出来，面试官一步一步讲解，体验还是不错的，专业素养很高，只不过我的不高哈哈哈，应该是凉的，不会的太多了，也是长见识了。自我介绍介绍工作强度论文内容拷打，①介绍论文工作、原理…. 深度学习拷打：①CLIP介绍一下 损失函数是什么 温度系数干嘛的 ②Yolo anchor的原理 ③回归损失用的什么一般是（均方误差）那为什么不能用来分类呢？（损失优化比较难）④模型量化了解么？⑤过拟合以及解决方法，L1 L2为什么可以解决过拟合？⑥数据不平衡的解决方法 ⑦Roi pooling和Roi align ⑧BN的原理 以...

项目不问 八股不咋问 全场景题拷打  

专栏简介261. 跳表相较于红黑树的核心优势分析跳表与红黑树在特定场景下各有优势。跳表的一项显著优势在于其实现的简洁性。它主要依赖链表结构和随机化技术来构建多层索引，代码逻辑相对直接，易于理解和维护，尤其在插入和删除操作时，不需要像红黑树那样进行复杂的平衡调整，如旋转或重新着色。尽管红黑树这类平衡树也具备 O(log N) 的时间复杂度，但其维持平衡的机制较为复杂。插入和删除操作可能触发多次旋转和颜色调整，这不仅增加了代码的实现难度，也使得调试和维护更具挑战性。在空间使用和访问特性方面，跳表的空间复杂度可能略高于红黑树，但它能够灵活调整层数以适应不同的查询和插入模式。更重要的是，跳表的结构天然...