科学计算

MCP协议在纳米材料领域的深度应用：从跨尺度协同到智能研发范式重构随着2025年3月Streamable HTTP传输协议的引入，MCP协议实现了从传统HTTP+SSE到无状态流式通信的革命性转变。新架构通过统一的/message端点处理请求与响应，支持服务器动态选择SSE流或普通HTTP传输，解决了传统方案中连接不可恢复、长连接压力大等问题。这种设计特别适用于纳米材料研发中实时数据（如原位TEM图像、电化学测试结果）的毫秒级传输需求，通过动态上下文注入机制，LLM可实时获取实验数据并生成优化策略，较传统静态上下文响应速度提升65%以上。

【AI深度学习基础】NumPy完全指南入门篇：核心功能与工程实践（含完整代码）NumPy（Numerical Python）是Python中科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。它是Python数据分析和科学计算的基础，被广泛应用于机器学习、数据科学、图像处理等领域。其核心优势在于多维数组（ndarray）的高效操作与向量化运算能力，与Python原生列表相比，ndarray的内存连续性、广播机制和底层C语言优化使其性能提升10-100倍。

CCF ChinaOSC |「开源科学计算与系统建模openSCS专题分论坛」11月9日与您相约深圳2024年11月9日至10日，以“湾区聚力开源启智”为主题的2024年中国计算机学会中国开源大会（CCF ChinaOSC）将在深圳召开。大会将汇聚国内外学术界、顶尖科技企业、科研机构及开源社区的精英力量，共同探索人工智能技术和人类智慧的无限可能，推动技术创新与产业升级。

【Python篇】深度探索NumPy（下篇）：从科学计算到机器学习的高效实战技巧💬 欢迎讨论：如果你在学习过程中有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习。你的支持是我继续创作的动力！

【Python篇】NumPy完整指南（上篇）：掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧NumPy，即Numerical Python，是Python中最为常用的科学计算库之一。它提供了强大的多维数组对象ndarray，并支持大量的数学函数和操作。与Python内置的列表相比，NumPy数组的计算速度更快，占用内存更少，非常适合处理大量的数据。

科学计算与人工智能人工智能的“科技幻觉”“美丽、白雪皑皑的东京市熙熙攘攘。镜头追随着人们，一同欣赏美丽的雪景和热闹的摊位，感受雪花纷飞，樱花起舞。”（翻译自英文Prompt）

scipy一维卷积函数convolve1d卷积是一种积分变换方法，可理解为滑动平均的推广，在连续函数和数列上的定义分别为f ( t ) ∗ g ( t ) = ∫ f ( τ ) g ( t − τ ) d τ x ( n ) ∗ h ( n ) = ∑ x ( i ) h ( n − i ) f(t)*g(t) = \int f(\tau)g(t-\tau)\text d\tau\\ x(n)*h(n) = \sum x(i)h(n-i) f(t)∗g(t)=∫f(τ)g(t−τ)dτx(n)∗h(n)=∑x(i)h(n−i)

【赠书第6期】MATLAB科学计算从入门到精通文章目录前言1 安装与配置2 变量定义3 数据处理4 绘图5 算法设计6 程序调试7 推荐图书8 粉丝福利

Julia累加和累乘cumsum和cumprod分别用于累加或者累乘，其效果如下accumulate可基于任意运算符对数组进行计算，例如