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本周的系统设计复习：

  • MCP 与 API：有何区别？

  • 帮助我们让 ByteByteGo 新闻简报变得更好

  • TCP 与 UDP

  • 人工智能与机器学习（ML）

  • Python 的工作原理

  • 赞助我们

API 已经数十年来一直是软件间通信的支柱。现在，一个新的参与者——模型上下文协议（MCP）——正在崛起，它是一种专为代理、IDE 和 LLMs 设计的 AI 原生协议。

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API（应用程序编程接口）

  • 目的：实现软件间的通信。

  • 发现：需要文档。

  • 标准化：各不相同——REST、GraphQL、gRPC 等。

MCP（模型上下文协议）：

  • 目的：实现客户端（代理、IDE、LLMs）与服务器之间的 AI 原生通信。

  • 发现：自描述（无需外部文档）。

  • 标准化：一个统一协议用于资源、工具和提示。

轮到你了：你认为 MCP 会补充 API，还是最终在 AI 驱动系统中取代它们？

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TL:DR：请花 2 分钟完成这份调查，这样我可以了解更多关于你的信息，你做什么工作，以及我如何改进 ByteByteGo

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TCP 对 UDP

每次数据在互联网上传输时，它都会在准确性和速度之间做出选择。这就是 TCP 与 UDP 的区别。

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TCP：面向连接且可靠。它确保有序、无重复的交付，并具有流量和拥塞控制，非常适合网页浏览、电子邮件和文件传输。

UDP：无连接且轻量级。它发送数据包而不保证交付或顺序，但开销最小。它非常适合游戏、流媒体和实时通信。

📘 每日一知识：人工智能与机器学习（ML）

什么是人工智能？什么是机器学习？它们是同一件事吗？我们将在这篇文章中澄清常见的混淆。

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人工智能和机器学习常常被当作同一件事。它们并不是。人工智能是一个更大的领域。它关于创建能够感知、推理、行动和适应的程序。任何表现出智能行为的系统都可以归入人工智能。

机器学习是人工智能的一个子集。它专注于从数据中学习并随着经验提高的算法。这就是近年来大部分进步发生的地方。机器学习的常见用例包括推荐引擎、欺诈检测和图像识别。我们日常生活中与之互动的大部分内容。

近年来最大的突破来自机器学习，当媒体谈论人工智能革命时，他们主要是在谈论机器学习的进步，尤其是深度学习的进步。

Python 的工作原理

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每当您运行一个 Python 脚本时，是否好奇幕后发生了什么？让我们来了解一下：

Python (CPython 运行时):

  • Python 源代码 (.py) 会自动编译成字节码保存在内存中。

  • 字节码也可以缓存到 .pyc 文件中，通过使用缓存的版本来加快重新运行的速度。

  • 导入系统负责加载模块及其依赖项。

  • Python 虚拟机（PVM）逐行解释字节码，使 Python 灵活但相对较慢。

轮到你了：对于性能关键的工作，你是坚持使用 Python 还是选择其他语言？

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