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就目前我的认知而言，用户在通过mcp_client调用mcp_server能力时会明确什么场景下，需要client调用哪个server的什么能力。
此处client引入大模型去判断应该调用哪个server的能力的是否意味着用户在使用时通过自然语言输入需求，大模型进行需求分析调用server能力，但是这样的话是否会因为大模型的需求分析能力而导致调用的准确性有待商榷？

这个算法公式是怎么样的？为什么是0啊？

常见的激活函数有哪些

使用已有的模型，根据自己的数据进行改良，qian 迁移学习的原理是不是相当于fine-tuning？

本节课中，当我们加载图片时，使用以下代码：
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x), data_transforms[x]) for x in [‘train’, ‘valid’]}

也就说当’train’图片数据加载时，会根据data_transforms[‘train’]中的设置随机进行图片变换（剪裁、翻转、亮度调节等）来进行加载。但是一旦某张图片变换后被加载，它的原图像数据是不是就不会被包括了？
也就是说假如我们有100张’train’的图片，加载完之后还是100张，只不过是变换的千奇百怪的图片，但是图片总量还是一样的？

测试一下，忽略此处

废话太多

请问传入一个键值对有啥用呢：还是无法传入【不确定个数】个值

文本向量化模型