【2025年】最新人工智能行业十大趋势,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

浅谈人工智能(AI) 一、机器学习和深度学习综述 人工智能、机器学习、深度学习的关系 近些年人工智能、机器学习和深度学习的概念十分火热,但很多从业者却很难说清它们之间的关系,外行人更是雾里看花。在研究深度学习之前,我们先从三个概念的正本清源开始。 概括来说,人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的。人工智能是最宽泛的概念。机器学习是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统机器学习算法。三者的关系如 图1 所示,即:人工智能 > 阅读详情

Stellvoy

近日,美国《福布斯》杂志刊载了一篇由未来学家伯纳德・马尔撰写的题为《人人都必须为2025年的十大人工智能趋势做好准备》的文章。该文章深入剖析了 2025 年人工智能领域的十大趋势,此类趋势既彰显了技术层面的持续演进,亦体现出人类社会于科技变革之际所面临的适应性问题与挑战。

在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)无疑是最具影响力的领域之一。随着 2025 年的临近,人工智能正朝着多个方向迅猛发展,将深刻改变我们的生活和工作方式。

中国信息通信研究院发布《人工智能发展报告(2024年)》提出:全球人工智能产业保持高速增长,模型领域拉动全球人工智能投融资金额上扬,人工智能创业企业发展持续创新高。

而在技术层面,缩放定律(ScalingLaw)依然有效;应用层面,专用智能应用逐步成熟,通用智能落地前景广阔;安全方面,人工智能技术应用带来自身安全、衍生安全两大类风险挑战,许多问题仍未得到解答。

以下是本文对2025年人工智能发展趋势的一些剖析和展望。

2025年人工智能十大趋势

一、增强型工作:人机协作新范式

在 2025 年,人类与人工智能在工作中的合作模式将发生深刻转变。不再是简单的任务分配,而是更加紧密、高效的协同作业。人工智能将成为人类的得力助手,帮助人们处理繁琐、重复的工作任务,从而使人类能够将更多的精力投入到需要创造力、情感沟通和复杂决策的工作环节中。例如,在内容创作领域,人工智能可以协助作者进行资料收集、整理,甚至提供创意灵感和初步的文本框架,而作者则凭借自身的思维、情感和独特的表达能力,对内容进行深度润色和个性化创作,创作出更具价值和感染力的作品。这种人机协作的新范式将极大地提升工作效率和质量,推动企业创新能力的提升,为企业创造价值的方式带来全新的变革。预测, 2025 年会有越来越多的企业将采用人机协作的工作模式,实现生产力的显著增长。

二、实时自动决策:企业运营智能化

随着人工智能技术的不断进步,企业业务流程自动化将在各个领域得到更广泛的应用。在物流行业,人工智能系统能够实时监控货物的运输状态、库存水平,根据数据分析自动优化运输路线、调配库存,确保物流配送的高效与精准。以快递行业为例,人工智能算法可以根据交通状况、快递员的实时位置和包裹数量,智能规划最佳配送路径,大大提高配送效率,减少延误。在客户支持方面,智能客服系统借助自然语言处理技术,能够实时理解客户的问题,并迅速提供准确的解答和解决方案。这不仅提升了客户满意度,还降低了企业的人力成本。在营销领域,人工智能通过对海量消费者数据的分析,能够精准洞察消费者需求和行为偏好,实时制定个性化的营销策略,推送符合消费者兴趣的产品或服务信息,提高营销效果和转化率。企业运营智能化将使企业能够更迅速地响应市场变化,抓住商机,在激烈的市场竞争中占据优势。预计 2025 年,企业在人工智能技术应用于业务流程自动化方面的投入和运营效率都将有所提升。

三、负责任的人工智能:伦理与安全至上

在2025 年,开发和部署人工智能时遵循伦理道德将成为行业的首要准则。企业和开发者必须确保人工智能系统的安全性、透明性和可解释性,避免因算法偏见、数据泄露等问题对社会和个人造成不良影响。例如,在金融领域的贷款审批系统中,如果人工智能算法存在偏见,可能会导致某些群体受到不公平的对待,拒绝他们的贷款申请,从而影响社会公平和经济发展。为了避免这种情况的发生,企业需要对算法进行严格的审查和测试,确保其公正性和可靠性。

同时,尊重知识产权也是负责任的人工智能的重要方面。企业在使用人工智能技术时,必须合法合规地获取和使用数据,避免侵犯他人的知识产权。政府和行业组织也将加强对人工智能伦理和安全的监管,制定相关的法律法规和标准规范,推动企业建立健全的人工智能治理机制。

四、文生视频与新一代语音助手:交互体验大升级

随着人工智能技术的不断进步,企业业务流程自动化将

文生视频技术在 2025 年将取得重大突破,展现出令人瞩目的发展前景。这项技术能够根据用户输入的文字描述,自动生成高质量、富有创意的视频内容。它将为影视制作、广告创意、教育培训等多个领域带来革命性的变化。在影视制作中,编剧可以通过文生视频技术快速将创意转化为可视化的视频片段,为影片的前期策划和预演提供极大的便利,缩短制作周期,降低制作成本。广告从业者能够利用该技术轻松制作个性化、引人入胜的广告视频,精准地传达产品信息,吸引目标客户。在教育培训领域,教师可以借助文生视频技术为学生创建生动形象的教学视频,丰富教学内容,提高教学效果。例如,通过输入一段关于历史事件的文字描述,文生视频技术就能生成包含相关场景、人物和情节的视频,让学生更加直观地了解历史。

与此同时,新一代语音助手将在更多的智能设备中得到广泛应用,为人们提供更加自然、流畅的语音交互体验。这些语音助手将具备更强的语言理解和生成能力,能够准确理解用户的意图,甚至在多轮对话中保持上下文的连贯性,实现更加复杂的交互任务。例如,用户可以与语音助手进行深度的对话,如询问旅游攻略,语音助手不仅能够提供详细的景点介绍、交通信息和住宿推荐,还能根据用户的反馈进一步优化行程安排。它们还将支持多种语言和方言,打破语言障碍,满足不同用户群体的需求。在智能家居场景中,用户只需通过语音指令,就能轻松控制各种智能设备,如灯光、空调、电视等,实现家居的智能化管理,让生活更加便捷舒适。

五、人工智能立法和监管:规范发展新秩序

随着人工智能技术的广泛应用,各国政府纷纷意识到加强立法和监管的紧迫性,以保障人权、减少信息风险,确保人工智能的健康、可持续发展。欧盟的《人工智能法案》堪称这一领域的典范,该法案采用基于风险的监管方法,将人工智能系统细致地分为禁止、高风险、有限风险和最低风险四类,并为每一类设定了量身定制的合规标准。从 2025 年 2 月起,一系列严格的规则将逐步生效,例如,禁止人工智能应用程序利用个人漏洞,非针对性地抓取面部图像以及在未经同意的情况下创建面部识别数据库等行为,这些规定将有力地保护公民的个人隐私和基本权利。同年 8 月之后,复杂且广泛使用的人工智能模型也将被纳入严格的监管框架,所有由人工智能生成的内容,无论是图像、音频还是视频,都必须带有清晰明确的标识,以便用户能够轻松辨别其来源,有效遏制虚假信息的传播,维护社会的信息安全和稳定。

中国自 2022 年以来,人工智能监管方法一直在不断地迭代完善,一系列政策法规相继出台,涵盖了数据安全、算法治理、知识产权保护等多个关键领域,为人工智能产业的健康发展提供了坚实的制度保障。这些政策法规不仅要求企业在开发和应用人工智能技术时严格遵守伦理道德和安全标准,还加强了对数据的管理和保护,防止数据滥用和隐私泄露。例如,规定企业在收集和使用个人数据时,必须获得用户的明确授权,并采取有效的安全措施保护数据的安全。

可以预见,在未来,随着这些法律法规的逐步实施和完善,人工智能将在一个更加规范、有序的框架内蓬勃发展,为人类社会带来更多的福祉和进步。

六、人工智能体:迈向通用智能新步伐

人工智能体是一种具有高度自主学习和适应能力的智能系统,它们能够在复杂多变的环境中自主感知、决策并采取行动,无需人类的详细指令。在未来,人工智能体将具备更为强大的功能和更加广泛的应用场景。它们可以像人类一样进行自主学习,通过不断地与环境交互,积累经验,优化自身的算法和模型,从而逐渐提升自己的智能水平。例如,在智能交通系统中,人工智能体可以实时感知交通流量、路况信息以及车辆的行驶状态,自主地做出决策,如调整交通信号灯的时间、引导车辆选择最佳行驶路线等,以实现交通的高效流畅运行,减少拥堵和事故的发生。

在医疗领域,人工智能体能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。它们可以快速分析大量的患者病历、检查报告和医学影像数据,挖掘其中的关键信息,为医生提供精准的诊断建议和个性化的治疗方案。在科研领域,人工智能体可以自主地进行实验设计、数据采集与分析,帮助科学家发现新的规律和知识,加速科研进程。例如,在药物研发过程中,人工智能体能够模拟药物分子与靶点的相互作用,筛选出具有潜在疗效的药物分子,大大缩短新药研发的周期和成本。

然而,人工智能体的发展也引发了一系列深刻的监管和问责问题。由于其具有高度的自主性和决策能力,一旦出现错误或造成损害,很难确定责任主体。预计, 2025 年关于人工智能体的监管和问责机制将成为国际社会和各国政府重点探讨和制定的议题之一,部分国家和地区将率先出台相关的政策法规或指导意见,初步建立起人工智能体监管的基本框架。

七、“后真相” 世界:挑战与应对并行

在人工智能技术的推动下,信息传播的速度和规模达到了前所未有的程度,但与此同时,假内容和假消息的泛滥也给社会带来了巨大的危害,我们正逐渐陷入一个 “后真相” 的世界。这些虚假信息往往借助人工智能技术进行快速生成和广泛传播,误导公众舆论,破坏社会信任,甚至可能引发社会动荡和危机。例如,深度伪造技术可以制作出逼真的虚假视频或音频,让人难辨真伪。在政治领域,虚假信息可能被用于抹黑对手、影响选举结果;在社会领域,它可能引发公众恐慌、破坏社会和谐稳定。

为了应对这一严峻挑战,各国政府和民间组织纷纷采取积极措施。政府部门加快立法进程,通过制定严格的法律法规来打击虚假信息的传播。我们将积极研发新的技术手段来检测和防范虚假信息,如利用人工智能算法对信息的真实性进行分析和判断,开发反深度伪造技术等。预计, 2025 年全球范围内将形成一套较为完善的应对虚假信息的体系,包括法律法规、监管机制、技术手段和公众教育等多个层面,从而有效降低虚假信息对社会的危害。

八、量子人工智能:计算能力的飞跃

量子计算技术的迅猛发展为人工智能带来了前所未有的变革潜力。量子计算机以其独特的量子比特(qubit)和量子门操作,能够在处理复杂数据集和大规模计算任务时展现出远超传统计算机的巨大优势。这种强大的计算能力对于深度学习、自然语言处理、图像识别等人工智能核心技术的提升具有极为重要的推动作用。

虽然目前量子计算仍处于发展的初期阶段,面临着诸多技术挑战,如量子比特的稳定性、量子纠错、量子门的精度等问题,但随着各国政府和科研机构的持续投入以及技术的不断创新与突破,量子人工智能在未来有望实现大规模的应用,从而在各个领域引发一场深刻的科技革命,为人类社会带来难以估量的变革性影响。预计在 2025 年,量子人工智能将在一些特定领域取得重要的阶段性成果。

九、实时自动决策:企业运营智能化人工智能 + 网络安全:守护数字世界

在当今数字化时代,网络安全面临着日益严峻的挑战,网络攻击手段愈发复杂多样,攻击频率也不断攀升。人工智能技术的出现为网络安全提供了全新的解决方案和强大的防御工具。此外,人工智能还能够自动响应网络攻击,在检测到攻击的瞬间,迅速启动预设的防御机制,如自动阻断攻击源、隔离受感染的设备、恢复受损的数据等,最大限度地降低攻击造成的损失。在智能防火墙、入侵检测系统、反病毒软件等网络安全产品中,人工智能技术的应用已经成为主流趋势,大大提高了这些产品的性能和防护效果。

十、“可持续” 的人工智能:绿色发展新路径

随着人工智能技术的广泛应用,其能源消耗问题逐渐引起人们的关注。数据中心作为人工智能运行的重要基础设施,耗电量巨大,并且在能源使用过程中还可能产生其他环境问题,如碳排放等。为了实现人工智能的可持续发展,行业正在积极探索各种创新的方法和技术。一方面,推动人工智能系统向更高效的能源利用方向发展。通过优化算法设计、改进硬件架构等方式,降低人工智能计算过程中的能源消耗。另一方面,加大对可再生能源的应用力度,使人工智能与清洁能源深度融合,不仅可以有效减少人工智能对传统能源的消耗,降低碳排放,还能为应对全球气候变化贡献力量。

总结与展望

展望未来,人工智能将继续深度融入各个领域,与物联网、区块链、5G 等前沿技术相互融合,创造出更多创新应用场景,推动产业升级和社会进步。如:

  • **医疗领域:**人工智能有望实现更精准的疾病预测、诊断和个性化治疗方案

  • **教育领域:**能够提供更加个性化、智能化的学习体验,促进教育公平与质量提升

  • **交通领域:**助力智能交通系统的完善,实现高效、安全的出行

  • **环境保护:**能够应对气候变化、资源管理等全球性挑战提供有力支持

总之,2025 年的人工智能将在技术创新、行业应用、算力数据等方面取得显著进展,并与其他产业深度融合,为经济社会发展带来巨大的变革和机遇。

相信在不久的将来,人工智能行业一定能通过政府、企业、科研机构和社会各界的共同努力,建立起健全的法律法规和伦理准则,不断加强技术研发与创新,提升公众的认知与素养,在造福人类的道路上稳健前行,创造更加美好的未来。

黑客/网络安全学习路线

对于从来没有接触过黑客/网络安全的同学,目前网络安全、信息安全也是计算机大学生毕业薪资相对较高的学科。

大白也帮大家准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。

这也是耗费了大白近四个月的时间,吐血整理,文章非常非常长,觉得有用的话,希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

网络安全/渗透测试法律法规必知必会****

今天大白就帮想学黑客/网络安全技术的朋友们入门必须先了解法律法律。

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全行业分析报告(01)

【网络安全零基础入门必知必会】什么是黑客、白客、红客、极客、脚本小子?(02)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全市场分类(03)

【网络安全零基础入门必知必会】常见的网站攻击方式(04)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全专业术语全面解析(05)

【网络安全入门必知必会】《中华人民共和国网络安全法》(06)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全保护条例》(07)

【网络安全零基础入门必知必会】《中国计算机信息网络国际联网管理暂行规定》(08)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息网络国际互联网安全保护管理办法》(09)

【网络安全零基础入门必知必会】《互联网信息服务管理办法》(10)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全专用产品检测和销售许可证管理办法》(11)

【网络安全零基础入门必知必会】《通信网络安全防护管理办法》(12)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国国家安全法》(13)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国数据安全法》(14)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国个人信息保护法》(15)

【网络安全零基础入门必知必会】《网络产品安全漏洞管理规定》(16)

网络安全/渗透测试linux入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是Linux?Linux系统的组成与版本?什么是命令(01)

【网络安全零基础入门必知必会】VMware下载安装,使用VMware新建虚拟机,远程管理工具(02)

【网络安全零基础入门必知必会】VMware常用操作指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

【网络安全零基础入门必知必会】CentOS7安装流程步骤教程(非常详细)零基入门到精通,收藏这一篇就够了(04)

【网络安全零基础入门必知必会】Linux系统目录结构详细介绍(05)

【网络安全零基础入门必知必会】Linux 命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(06)

【网络安全零基础入门必知必会】linux安全加固(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(07)

网络安全/渗透测试****计算机网络入门必知必会****

【网络安全零基础入门必知必会】TCP/IP协议深入解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTTP数据包&Http数据包分析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】计算机网络—子网划分、子网掩码和网关(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

网络安全/渗透测试入门之HTML入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTML&HTML基本结构&HTML基本使用(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础入门必知必会】VScode、PhpStorm的安装使用、Php的环境配置,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全零基础入门必知必会】HTML之编写登录和文件上传(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

网络安全/渗透测试入门之Javascript入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript语法基础(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript实现Post请求、Ajax请求、输出数据到页面、实现前进后退、文件上传(02)

网络安全/渗透测试入门之Shell入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Shell编程基础入门(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(第七章)

网络安全/渗透测试入门之PHP入门必知必会

【网络安全零基础入门】PHP环境搭建、安装Apache、安装与配置MySQL(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够(01)

【网络安全零基础入门】PHP基础语法(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】PHP+Bootstrap实现表单校验功能、PHP+MYSQL实现简单的用户注册登录功能(03)

网络安全/渗透测试入门之MySQL入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL数据库基础知识/安装(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】SQL语言入门(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL函数使用大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL多表查询语法(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(04)

****网络安全/渗透测试入门之Python入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】之Python+Pycharm安装保姆级教程,Python环境配置使用指南,收藏这一篇就够了【1】

【网络安全零基础入门必知必会】之Python编程入门教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(2)

python开发之手写第一个python程序

python开发笔记之变量

python基础语法特征

python开发数据类型

python开发笔记之程序交互

python入门教程之python开发学习笔记基本数据类型

python入门教程之python开发笔记之格式化输出

python入门教程之python开发笔记基本运算符

python入门教程python开发基本流程控制if … else

python入门教程之python开发笔记流程控制之循环

python入门之Pycharm开发工具的使用

python入门教程之python字符编码转换

python入门之python开发字符编码

python入门之python开发基本数据类型数字

python入门python开发基本数据类型字符串

python入门python开发基本数据类型列表

python入门python开发基本数据类型

python入门教程之python开发可变和不可变数据类型和hash

python入门教程python开发字典数据类型

python入门之python开发笔记基本数据类型集合

python开发之collections模块

python开发笔记之三元运算

【网络安全零基础入门必知必会】之10个python爬虫入门实例(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(3)

****网络安全/渗透测试入门之SQL注入入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之初识SQL注入(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(1)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL手工注入基础语法&工具介绍(2)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL注入实战(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(3)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQLmap安装&实战(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(4)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL防御(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(4)

****网络安全/渗透测试入门之XSS攻击入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击基本概念和原理介绍(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(1)

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取用户cookie和用户密码(实战演示)零基础入门到精通收藏这一篇就够了(2)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取键盘记录(实战演示)零基础入门到精通收藏这一篇就够了(3)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之xss-platform平台的入门搭建(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试入门】之XSS漏洞检测、利用和防御机制XSS游戏(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了5

****网络安全/渗透测试入门文件上传攻击与防御入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是文件包含漏洞&分类(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之cve实际漏洞案例解析(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之PHP伪协议精讲(文件包含漏洞)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之如何搭建 DVWA 靶场保姆级教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Web漏洞-文件包含漏洞超详细全解(附实例)5

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之文件上传漏洞修复方案6

****网络安全/渗透测试入门CSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞概述和原理(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF攻击的危害&分类(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS与CSRF的区别(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞挖掘与自动化工具(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF请求伪造&Referer同源&置空&配合XSS&Token值校验&复用删除5

****网络安全/渗透测试入门SSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞概述及原理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了 1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF相关函数和协议(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞原理攻击与防御(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3**
**

****网络安全/渗透测试入门XXE渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XML外部实体注入(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XXE的攻击与危害(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XXE漏洞漏洞及利用方法解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之微信XXE安全漏洞处理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

****网络安全/渗透测试入门远程代码执行渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之远程代码执行原理介绍(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础入门必知必会】之CVE-2021-4034漏洞原理解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全零基础入门必知必会】之PHP远程命令执行与代码执行原理利用与常见绕过总结3

【网络安全零基础入门必知必会】之WEB安全渗透测试-pikachu&DVWA靶场搭建教程,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

****网络安全/渗透测试入门反序列化渗透与防御必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】之什么是PHP对象反序列化操作(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础渗透测试入门必知必会】之php反序列化漏洞原理解析、如何防御此漏洞?如何利用此漏洞?2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Java 反序列化漏洞(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Java反序列化漏洞及实例解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CTF题目解析Java代码审计中的反序列化漏洞,以及其他漏洞的组合利用5

网络安全/渗透测试**入门逻辑漏洞必知必会**

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之一文带你0基础挖到逻辑漏洞(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门暴力猜解与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之密码安全概述(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么样的密码是不安全的?(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之密码猜解思路(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之利用Python暴力破解邻居家WiFi密码、压缩包密码,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之BurpSuite密码爆破实例演示,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了5

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Hydra密码爆破工具使用教程图文教程,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之暴力破解medusa,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了7

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Metasploit抓取密码,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了8

Wfuzz:功能强大的web漏洞挖掘工具

****网络安全/渗透测试入门掌握Redis未授权访问漏洞必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Redis未授权访问漏洞,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Redis服务器被攻击后该如何安全加固,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了**
**

网络安全/渗透测试入门掌握**ARP渗透与防御关必知必会**

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之ARP攻击原理解析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之ARP流量分析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之ARP防御策略与实践指南,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握系统权限提升渗透与防御关****必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Windows提权常用命令,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Windows权限提升实战,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之linux 提权(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握Dos与DDos渗透与防御相关****必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之DoS与DDoS攻击原理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Syn-Flood攻击原理解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之IP源地址欺骗与dos攻击,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SNMP放大攻击原理及实战演示,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之NTP放大攻击原理,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是CC攻击?CC攻击怎么防御?,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之如何防御DDOS的攻击?零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握无线网络安全渗透与防御相关****必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Aircrack-ng详细使用安装教程,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之aircrack-ng破解wifi密码(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之WEB渗透近源攻击,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之无线渗透|Wi-Fi渗透思路,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之渗透WEP新思路Hirte原理解析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之WPS的漏洞原理解析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握木马免杀问题与防御********必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Metasploit – 木马生成原理和方法,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之MSF使用教程永恒之蓝漏洞扫描与利用,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握Vulnhub靶场实战********必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶机Prime使用指南,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶场Breach1.0解析,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之vulnhub靶场之DC-9,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶机Kioptrix level-4 多种姿势渗透详解,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Vulnhub靶场PWNOS: 2.0 多种渗透方法,收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握社会工程学必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是社会工程学?定义、类型、攻击技术,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之社会工程学之香农-韦弗模式,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之社工学smcr通信模型,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之社会工程学之社工步骤整理(附相应工具下载)收藏这一篇就够了

网络安全/渗透测试入门掌握********渗透测试工具使用******必知必会**

2024版最新Kali Linux操作系统安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之渗透测试工具大全之Nmap安装使用命令指南,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新AWVS安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新burpsuite安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新owasp_zap安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新Sqlmap安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新Metasploit安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新Nessus下载安装激活使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

2024版最新Wireshark安装使用教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了

觉得有用的话,希望粉丝朋友帮大白点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍:

黑客资料由于是敏感资源,这里不能直接展示哦!

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动,也准备了对应的资料,这些内容可相当于比赛的金手指!

5.黑客必读书单

**

**

6.面试题合集

当你自学到这里,你就要开始思考找工作的事情了,而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐,可以扫描获取~

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

AI人工智能概述 一、人工智能的基本概念和发展历程1.1 人工智能的基本概念AI人工智能(Artificial Inteligence):人制造出来的智慧机器或系统。包括理解语言、识别图像、解决复杂问题和学习新技能等。AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能):AGI是AI领域的终极目标之一,AGI指的是具有广泛认知能力的人工智能系统,能够像人类一样在多种环境中学习和应用知识,执行各种需要智能的任务。 阅读详情

相关推荐

【人工智能】关键的人工智能领域专业术语及其简要解释

人工智能(Artificial Intelligence, AI)领域涉及众多专业术语,这些术语涵盖了从基础理论到具体应用的各个方面。以下是一些关键的人工智能领域专业术语及其简要解释:

weixin_51306394的博客 2336

走近 AI 的世界:什么是人工智能?

人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学。它试图让计算机系统具备像人类一样的智能能力,如学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像等。简单来说,人工智能就是让机器能够像人一样思考和行动,尽管目前的技术水平还无法完全达到人类智能的复杂性和灵活性,但 AI 已经在许多领域取得了显著的成就,并展现出了巨大的潜力。

2401_88120850的博客 3812

人工智能的技术路线.doc

人工智能的技术路线 作者:白季中 来源:《中国计算机报》2015年第01期 让机器像人类一样思考,达到甚至超越人类的智能水平,一直是人类不断追求 的目标。自1956年人工智能概念兴起,人类将这门前沿学科研究、探索、开发的成果用 于模拟、延伸和扩展人工智能的理论、方法、技术和应用。经过近60年的发展,人工智 能已经发展出知识表示、机器学习、智能搜索、自然语言理解、推理规划、模式识别、 神经网络、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等多种方法和技术,并已逐步得到 广泛使用。 近几年来,以深度学习和类脑智能计算为代表的人工智能核心技术的突破,以 及云计算和大数据的长足发展,使得图像识别、语音识别、自然语言处理等前沿技术的 能力和应用效果得到了极大的提升,因而倍受工业界和科技界的广泛关注。 深度学习和类脑智能计算的技术创新 深度学习是人工智能机器学习研究中的一个新领域,被《麻省理工学院科技评论 》杂志评选为2013年度十大突破性技术之首。该项技术最早是由Hinton等人于2006年在《 Science》杂志上提出,源于人工智能神经网络的研究,其动机在于建立、模拟人脑进行 分析学习的神经网络,模

人工智能是什么?

欢迎大家迈入人工智能的大门 人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是当前全球最热门的话题之一,是21世纪引领世界未来科技领域发展和生活方式转变的风向标,人们在日常生活中其实已经方方面面地运用到了人工智能技术,比如网上购物的个人化推荐系统、人脸识别门禁、人工智能医疗影像、人工智能导航系统、人工智能写作助手、人工智能语音助手等等。目前有大量群体对人工智能的定义、原理、分类、应用产生了极大地兴趣,可是网上媒体发布的一些资料信息大多具有极强的偏向性和导向性,很少有客观全面的总结。在

优快云官方赛事助手,为用户提供权威赛事资讯与服务,打造赛事交流平台,帮助用户解答疑问、提升技能、参赛备赛。 4377

Word毕业论文排版:图片和表格题注的终极指南(含自动编号技巧)

本文是Word毕业论文排版中图片和表格题注的终极指南,详细讲解了如何利用题注功能实现自动编号,告别繁琐易错的手动操作。核心内容包括创建定制标签、配置带章节的编号格式、插入交叉引用以及一键更新全文编号的技巧,旨在帮助学生构建自动化文档体系,提升排版效率和论文严谨性。

weixin_29211309的博客 1095

无网络环境部署:手动获取并安装OneNote for Windows 10完整指南

本文提供了一份详尽的OneNote for Windows 10离线安装指南。针对无网络或内网隔离环境,详细介绍了如何从官方渠道获取正确的产品ID,利用第三方工具下载纯净的.appxbundle安装包,并解决系统兼容性与依赖框架问题。最后,通过PowerShell管理员命令完成安全部署,是IT管理员和高级用户在离线环境下部署UWP应用的实用参考。

loss4bartender的博客 496

2025年信息安全领域的十大趋势:你需要关注什么?从零基础到精通,收藏这篇就够了!

随着科技的飞速发展,2025 年信息安全领域将呈现出备受瞩目的十大趋势,这些趋势势必会对整体的信息安全格局产生重大且深远的影响,值得我们高度关注。首先是代理 AI 的兴起,它作为一个旨在独立做出决策并采取行动实现特定目标的软件,融合了各种 AI 技术与记忆、规划、感知环境、使用工具和遵循安全准则等功能,能自主执行任务以达到目标,在提升生产力等方面有着巨大潜力。AI 治理平台也将成为一大趋势,通过确保以负责任、合乎道德的方式使用 AI 系统,帮助管理和控制 AI 系统,使 IT 领导者能够保障 AI 的可靠、

Libra1313的博客 1892

古月学院《如何在Gazebo中实现阿克曼转向车的仿真》课程资料在ROS Noetic版本中运行时的常见错误及解决方法

   最近想在Gazebo中开发一些仿真内容,于是购买了古月学院的《如何在Gazebo中实现阿克曼转向车的仿真》课程,但是由于ROS 版本的更新,拿到手的课程资料不能直接在ROS Noetic版本中运行,经过我这几天的探索,对遇到的错误及解决方法进行了整理,方便后面购买课程的小伙伴更快的成功运行程序    在文章正式开始之前,先放一下我之前为了寻找该资料报错的原因,而写的两篇与该课程相关的文章链接,感兴趣的可以自行阅读    以阿克曼转向车为例对URDF和XACRO文件进行解读(点击可跳转)    将x

慕羽★的博客 5974

深度:2025年最新网络安全十大趋势,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

第一时间对安全威胁进行分析、研判、预警、处置,实现多层感知,从而增强车路云的安全联动能力,实现车路云一体化的网络安全“零事故”目标。国家发改委、国家数据局、工信部联合印发的《国家数据基础设施建设指引》,进一步促进数据“供得出、流得动、用得好、保安全”,提出在安全方面构建整体、动态、内生的安全防护体系,推动安全防护由静态保护向动态保护、由边界安全向内生安全、由封闭环境保护向开放环境保护转变,形成贯穿数据全生命周期各环节的动态安全防护能力,系统保障数据基础设施相关的网络、算力、数据、应用安全。

Libra1313的博客 2201

【RT-DETR涨点改进】独家创新改进篇 | AAAI2024 | RT-DETR引入CFBlock增强对长程依赖和全局语义信息的建模能力,有助于提升复杂场景下小目标、遮挡目标的检测精度

本文给大家介绍在RT-DETR中引入CFBlock模块,能够有效提升模型对长程依赖和全局语义信息的建模能力,在保持轻量化和高效推理的基础上增强特征表达力,特别有助于提升复杂场景下小目标、遮挡目标的检测精度,从而实现更优的精度与速度平衡。

Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文 260

【23】OpenCV C++实战篇——张正友相机标定【相机标定原理、相机标定流程、标定结果评价、图像畸变矫正】

R是3×3的正交单位矩阵(即旋转矩阵),t为平移向量,R、t与摄像机无关,所以称这两个参数为摄像机的外参数(extrinsicparameter),可以理解为两个坐标原点之间的距离,因其受x,y,z三个方向上的分量共同控制,所以其具有三个自由度。R是3×3的正交单位矩阵(即旋转矩阵),t为平移向量,R、t与摄像机无关,所以称这两个参数为摄像机的外参数(extrinsicparameter),可以理解为两个坐标原点之间的距离,因其受x,y,z三个方向上的分量共同控制,所以其具有三个自由度。

程序员,他们想的是什么?他们想的永远都是技术,他们崇尚的也永远都是技术。 4479

深度:2025年网络安全十大趋势,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

实体信息富化以后做进一步的拓线关联。该阶段,可以利用智能Agent和图相似计算来推荐可能的相关恶意实体和事件,从而建立一个完整的威胁图景,并挖掘出更多潜在的威胁对象实体。最后依托大语言模型生成简洁且易于理解的报告并给出结论,为威胁分析和应急响应人员提供信息支持。实践表明,AI可以极大提升安全分析及威胁情报运营的效率,降低运营流程开发人员的能力要求,以更小人工投入获得更好结果,在各环节中综合使用AI技术可以提升50%的效率。2025年,AI技术将继续在威胁情报运营领域绽放异彩,为行业进阶注入新的活力。

wly55690的博客 1755

AIGC游戏本地化:用AI实现多语言自动翻译

游戏本地化是游戏全球化战略的关键环节,传统人工翻译方式成本高、周期长。本文旨在探讨如何利用AIGC技术实现高效、准确、低成本的游戏多语言自动翻译解决方案。我们将覆盖从文本翻译到语音合成的完整本地化流程,重点关注AI技术在游戏特定语境下的应用优化。文章首先介绍游戏本地化的核心挑战和AI解决方案,然后深入讲解关键技术原理,接着通过实战项目演示具体实现,最后讨论应用场景和未来趋势。AIGC:人工智能生成内容,指利用AI技术自动生成文本、图像、音频等内容本地化(Localization)

AI 领航者的博客 1339

【2025年】最新人工智能行业十大趋势(非常详细)从零基础入门到精通,收藏这篇就够了

同年 8 月之后,复杂且广泛使用的人工智能模型也将被纳入严格的监管框架,所有由人工智能生成的内容,无论是图像、音频还是视频,都必须带有清晰明确的标识,以便用户能够轻松辨别其来源,有效遏制虚假信息的传播,维护社会的信息安全和稳定。虽然目前量子计算仍处于发展的初期阶段,面临着诸多技术挑战,如量子比特的稳定性、量子纠错、量子门的精度等问题,但随着各国政府和科研机构的持续投入以及技术的不断创新与突破,量子人工智能在未来有望实现大规模的应用,从而在各个领域引发一场深刻的科技革命,为人类社会带来难以估量的变革性影响。

Libra1313的博客 2624

虚幻商城 Quixel 免费资产一键入库

在免费领取所有Megascans之后,我们只是有了获取 Quixel Megascans 资产的资格,但是没有入 Fab 库,本文将讲解通过脚本将 Quixel 所有资产入库 Fab。

一碗清深的博客 3326

AI在保险产品定价优化中的创新应用

在当今保险市场中,准确合理的产品定价是保险公司实现可持续发展的关键因素之一。传统的保险产品定价主要基于经验数据和精算模型,但这种方式往往存在数据处理效率低、对复杂风险因素考虑不足等问题。本文的目的在于深入探讨AI技术如何在保险产品定价中进行创新应用,以提高定价的准确性、效率和灵活性,更好地满足市场需求和客户个性化需求。本文的范围涵盖了AI技术在保险产品定价各个环节的应用,包括风险评估、费率计算、产品设计等方面。同时,还会涉及到相关的核心算法、数学模型以及实际应用案例等内容。

欢迎来到我的优快云空间!这里聚焦AI大模型应用实战,分享前沿技术、实战案例与开发经验。 983

深度:2025年最新网络安全十大趋势,从零基础到精通,收藏这篇就够了!_网络安全发展趋势

网络安全产业就像一个江湖,各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实(懂加密、会防护、能挖洞、擅工程)的众多名门正派,我国的人才更多的属于旁门左道(很多白帽子可能会不服气),因此在未来的人才培养和建设上,需要调整结构,鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”,才能解人才之渴,真正的为社会全面互联网化提供安全保障。

程序员阿飘 的博客 1430

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

2025年信息安全领域的十大趋势:你需要关注什么从零基础到精通,收藏这篇就够了!

定期开展信息安全审计工作,对组织内部的信息系统、网络设备、数据存储等进行全面检查,发现潜在的安全隐患并及时整改,同时建立信息安全事件的应急响应机制,制定详细的应急预案,确保在发生安全事件时能够快速响应、妥善处理,减少损失。供应链安全至关重要,医疗行业的供应链涉及众多药品、医疗器械等供应商,一旦某个环节遭受网络攻击,如药品供应信息被篡改、医疗器械存在安全漏洞等,将直接影响医疗服务的正常开展,所以需要严格评估供应商网络安全状况,建立全面的供应链可视性和安全保障体系。

HUANGXIN9898的博客 1203

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

上一篇: 2025年网络安全十大趋势:一场“看不见的战争”正在升级,从零基础到精通,收藏这篇就够了!
下一篇: 【2025 版】最新国内外攻击技术的发展趋势,从零基础到精通,收藏这篇就够了!
程序员_大白
博客等级 码龄5年 1万+粉丝 4001原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值