kali-linux-2025.4-vmware-amd64鼠标不显示的问题解决办法如下：
1、首先确定kali系统已关机！
2、在vmware 计算机列表找到kali-linux-2025.4。
3、右键kali-linux-2025.4 ，选择【管理】- 选择【更改硬件兼容性】。
4、进入更改硬件兼容性向导，并点击下一步。
5、将硬件兼容性更改为17.x 或17.5 or later ，如下图所示：
6、点击下一步，如下图所示：
7、选择更改此虚拟机，点击下一步，如下图所示：
8、点击完成，如下图所示：
9、点击关闭，如下图所示：
10、开启虚拟机，鼠标已正常显示。
1. 背景 之前我们在《MCP(Model Context Protocol) 大模型智能体第一个开源标准协议》一文中，介绍了MCP的概念，虽然了解了其概念、架构、解决的问题，但还缺少具体的示例，来帮助进一步理解整套MCP框架如何落地。 今天我们基于claude的官方例子--获取天气预报【1】，来理解MCP落地的整条链路。 2. MCP示例 该案例是构建一个简单的MCP天气预报服务器，并将其连接到主机，即Claude for Desktop。从基本设置开始，然后逐步发展到更复杂的使用场景。 大模型虽然能力非常强，但其弊端就是内容是过时的，这里的过时不是说内容很旧，只是表达内容具有非实时性。比如没有获取天气预报和严重天气警报的能力。因此我们将使用MCP来解决这一问题。 构建一个服务器，该服务器提供两个工具：获取警报（get-alerts）和获取预报（get-forecast）。然后，将该服务器连接到MCP主机（在本例中为Claude for Desktop）。 首先我们配置下环
AI Agent新范式：FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建 作者：高瑞冬 本文目录 * AI Agent新范式：FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建 * 一、MCP协议简介 * 二、创建MCP工具集 * 1. 获取MCP服务地址 * 2. 在FastGPT中创建MCP工具集 * 三、测试MCP工具 * 四、AI模型调用MCP工具 * 1. 调用单个工具 * 2. 调用整个工具集 * 五、私有化部署支持 * 1. 环境准备 * 2. 修改docker-compose.yml文件 * 3. 修改FastGPT配置 * 4. 重启服务 * 六、使用MCP-Proxy集成多个MCP服务 * 1. MCP-Proxy简介 * 2. 安装MCP-Proxy * 3. 配置MCP-Proxy * 4. 将MCP-Proxy与FastGPT集成 * 5. 高级配置
前言：通过结合腾讯云HAI 强大的云端运算能力与DeepSeek先进的 AI技术，本文介绍高效、便捷且低成本的设计一个自己的个人网页。你将了解到如何轻松绕过常见的技术阻碍，在腾讯云HAI平台上快速部署DeepSeek模型，仅需简单几步，就能获取一个包含个人简介、技能特长、项目经历及联系方式等核心板块的响应式网页。 目录 一、DeepSeek模型部署在腾讯云HAI 二、设计个人网页 一、DeepSeek模型部署在腾讯云HAI 把 DeepSeek 模型部署于腾讯云 HAI，用户便能避开官网访问限制，直接依托腾讯云 HAI 的超强算力运行 DeepSeek-R1 等模型。这一举措不仅降低了技术门槛，还缩短了部署时间，削减了成本。尤为关键的是，凭借 HAI 平台灵活且可扩展的特性，用户能够依据自身特定需求定制专属解决方案，进而更出色地适配特定业务场景，满足各类技术要求 。 点击访问腾讯云HAI控制台地址： 算力管理 - 高性能应用服务 - 控制台 腾讯云高性能应用服务HAI已支持DeepSeek-R1模型预装环境和CPU算力，只需简单的几步就能调用DeepSeek - R1
云边有个稻草人-ZEEKLOG博客 目录 引言 一、什么是DeepSeek？ 1.1 DeepSeek平台概述 1.2 DeepSeek的核心功能与技术 二、蓝耘通义万相2.1概述 2.1 蓝耘科技简介 2.2 蓝耘通义万相2.1的功能与优势 1. 全链条智能化解决方案 2. 强大的数据处理能力 3. 高效的模型训练与优化 4. 自动化推理与部署 5. 行业专用解决方案 三、蓝耘通义万相2.1与DeepSeek的对比分析 3.1 核心区别 3.2 结合使用的优势 四、蓝耘注册流程 五、DeepSeek与蓝耘通义万相2.1的集成应用 5.1 集成应用场景 1. 智能医疗诊断