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RSS订阅原创 网络设备模拟器安装——eNSP、HCL、GNS3
文章记录了作者从零开始学习网络技术的实践过程，重点介绍了华为eNSP、H3C HCL和思科GNS3三大网络模拟器的安装步骤。详细说明了eNSP所需的Wireshark、WinPcap和VirtualBox配套工具安装要点，特别提醒了Win11系统下WinPcap的安装问题解决方法。同时分享了HCL模拟器与华为模拟器冲突时的注册表修改技巧，以及GNS3安装过程中的网络连接问题。全文采用边学边做的实践思路，为网络技术初学者提供了实用的工具安装指南。
2025-12-20 21:21:40
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原创 Threat Report ATT&CK Mapper(TRAM)安装与配置手册
最近再看关于威胁情报方面的内容，论文中常出现的一个工具，或者说对比方法，TRAM，引发好奇。本着对后续研究的需要，以及对文章中反复出现的“confidence level”等术语的探索，决定会会这位大名鼎鼎的TRAM。在这里我不引用什么官方的定义，纯粹是个人理解。TRAM是研发团队针对网络威胁情报（CTI）而开发的一款开源网站，基于Django，可以通过docker部署，方便用户上传CTI文件，并基于机器学习、大语言模型等技术对CTI中出现的攻击技术对应到ATT&CK框架中。
2025-10-31 21:09:47
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原创 20250813测试开发岗（凉）面
感受：面试体验感良好，就是自己有些问题回答的有些不如意，算法题说是10min以内，但我感觉从开始写到换思路到写差不多完全超十分钟了，而且面试官非常耐心仔细得梳理代码的每一步的逻辑，并给出自己的建议和看法。最后面试官向我详细介绍了单位的组织架构和工作机制，说在单位里如果想换部门需要主动沟通，否则一般不会更换，这也要随不同单位的情况做调整。12. 你希望你的能力面向测试还是其他业务场景（这个问题其实一开始我没听懂，我以为说我的能力如何应用到业务和场景，总之有点没反应过来）11. 为什么投字节。
2025-08-13 20:32:21
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原创 LLM那些事儿：Fine-tuning与LoRA
Fine-tuning对于接触过大模型原理的同学来说是一个不陌生的词，通常来说我们会首先加载一个预训练好的基座模型，再用自己的数据对其进行微调训练。如果我们希望继续保持他的文本对话功能，一般通过构建对应的微调指令+提示工程对齐进行指令微调；如果我们希望将其变成一个分类模型，我们可以在原模型基础上增加映射层等等。各式各样的方式，都面向我们的需求。相比传统的Fine-tuning，LoRA（Low-Rank Adaptation）通过引入低秩矩阵分解来调整预训练模型的权重。
2025-07-30 15:09:59
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原创 LLM那些事儿: 常见概念理解
跟着DailyDose把LLM的相关概念看了一遍，对一些内容的印象还是不够深，今天写了一个笔试发现408还是有待加强，哎，东西墙都得补啊。一点一点来吧，着眼当下把该整理的东西梳理梳理记一下，剩下的就一点点来吧。
2025-07-30 14:44:45
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原创 408知识点碎片化总结-0730游戏服务端开发笔试
迪杰斯特拉算法、prim 算法均为贪心算法，弗洛伊德算法是动态规划算法，fulkfoerdson 算法用于最大流问题，其思想复杂，不属于贪心算法，但本题中弗洛伊德算法明确不属于贪心算法。因为归并排序需要额外的存储空间来合并子序列，在系统资源有限（1G）的情况下，处理 1G 数据易出现内存不足问题。：指多个进程在同一时间段内运行，它们共享系统资源，需要进行同步和互斥以保证运行的正确性。：数据必须是有序的，且采用顺序存储结构。
2025-07-30 11:42:40
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原创 Dropout那些事儿: 工作原理与DropBlock
相信屏幕前的你也能给出一个差不多的回复。简要来说，就是再神经网络训练的过程中置零或抛弃部分神经元的激活值，抛弃的规模由伯努利分布决定（Bernoulli(1-p)）.那么，还有呢？
2025-07-28 14:30:21
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原创 运行时长和内存优化：梯度积累 Gradiants Accumulation
在对模型训练时，batch size盲目过大会导致GPU容量不够，因此通常会采用小批量训练。梯度积累技术的出现是为了让我们能够在逻辑上增大batch进行训练，嗯，逻辑上。引用书中的原话就是：书中首先引导我们思考一个问题，就像之前跑项目的时候，常常会看到爆红，memory不够或受限，就其原因在于，主要的内存负担集中在向后传播这一过程，因为要计算梯度更新权重，就要存储向前传播时计算得到的激活值，当模型越大，激活值就越多，占用的空间越多。此时当batch也增大的时候，就会产生更多的激活值。
2025-07-27 15:24:23
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原创 运行时长和内存优化：混合精度训练（MPT）案例和梯度检查点（GCP）
混合精度训练（Mixed Precision Training） 是一种，旨在使用 不同精度的数据类型（如 FP32 和 FP16） 进行训练，以 减少计算开销、降低显存占用，并提高模型训练速度，同时保持与全精度训练相近的模型精度。这里就直接用一个例子来展示一下MPT的效果先导入必要的库，其中比较关键的时最后一个GradScalar和autocast可视化观察一下这个数据的样子定义一个多任务模型，参数在经过共享网络区域model1后，由model2和model3进行多任务分支训练。
2025-07-27 11:54:26
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原创 知识点笔记-Daily Dose Of Data Science Full Archive
这个项目也是相当的哇塞，如图，涵盖了n多n多的大模型相关的demo，本人没有很深入的去了解里面的每个文件夹内容，往下翻就是Daily_Dose_Of_Data_Science_Full_Archive的链接，大家可以自行探索。其实书里很多知识单独拿出来都是很深奥很复杂的理论，我的目的也不是把他们都搞懂，知识理解他们的大概流程和定义，面试和实践的时候也都有参考，尽可能把详细讲解的帖子也参考附上，如若有更精细的讲解也欢迎指正。关注到一个github的项目，分享了一本500多页的。
2025-07-27 10:43:34
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原创 代码随想录学习笔记——队列：Leetcode239.滑动窗口最大值
Leetcode239.滑动窗口最大值给你一个整数数组nums，有一个大小为k的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的k个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。
2025-07-24 20:38:03
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原创 代码随想录学习笔记——动态规划之滚动数组: Leetcode120. 三角形最小路径和&931.下降路径最小和
代码随想录学习笔记——动态规划之滚动数组: Leetcode120. 三角形最小路径和&931.下降路径最小和
2025-07-20 17:00:58
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原创 代码随想录学习笔记——动态规划之滚动数组: Leetcode63. 不同路径 II
这篇文章总结了LeetCode第63题不同路径II;的两种动态规划解法。首先介绍了常规的二维DP解法，通过构建状态转移方程（f[i][j] = f[i-1][j] + f[i][j-1]）来计算路径数，并处理了边界条件。随后重点分析了更优的"滚动数组"优化方法，将空间复杂度从O(mn)降为O(n)，通过维护一个一维数组来存储当前行的路径数。
2025-07-19 19:01:27
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原创 Overleaf-Latex常用指令
在经历了N次投稿修改论文格式的折磨，以及遭受负责修改格式的同门那不堪入目和难以理解的word水平的摧残后，所有论文的书写都用Overleaf了，确实是方便啊，也不会因为格式的问题而费太多不必要的心思。但一开始接触难免会有些不熟悉，遇到很多不会的表达等等。网上有很多关于常用指令的博客，我也就对症下药，把写作中用到的符号和用法在这里记录一下吧，免得每次都要反复查找。就在这儿记吧，不定期更新嘞。
2025-07-17 20:05:34
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原创 代码随想录学习笔记——数组：LeetCode27.双指针法移除元素
摘要：本文介绍了使用双指针法解决LeetCodr27.移除元素;问题。通过快慢指针遍历数组，当快指针元素不等于目标值时将其复制到慢指针位置，最终慢指针位置即为新数组长度。相比暴力解法，该方法时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。文章以示例[0,1,2,3,3,0,4]详细解析了指针移动过程，说明如何通过元素覆盖实现原地删除。
2025-07-15 17:53:00
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原创 代码随想录学习笔记——引子与重启声明
这两年间算是大大小小的领域都接触了一点点，强化学习、网络仿真、异常检测、视觉识别、时序预测、大语言模型、最优化策略、前后端开发等等等等，但一场交流让我感受到处处尚浅，后知后觉。后续可能会开多个专题，全看个人规划进展的程度和时间安排~~这个专栏计划持续更新一些自己对LeetCode上的一些题目理解，以及孙秀洋大神所著《代码随想录》中的题目理解~时隔一年半之久，这个号终于找了回来。在这期间经历了太多太多，原先NS的研究总是被打断，没能继续下去，当然后续也是有可能重启的，自然是要等待些契机和时间的。
2025-07-15 17:05:24
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原创 用顺序表实现春晚魔术
NS3系列许久没有更新，一方面是回到家后各种琐事忙忙碌碌，另一方面也是最主要的就是，好吧我懒。（欧耶）一边好好过年，一边好好规划，后续科研方面可能会分享NS3-Gym的相关应用，应该，应该哈~回归主题，其实春晚是没怎么好好看的，小尼的“对不上”算是认真观看的一大因素。正好最近在跟着大佬的课重温数据结构，一边看课一边搓搓leetcode的简单题目，也算轻松自在。恰好博主更新了顺序表的相关课程，于是就跟着复盘一下，分享一波~（归根结底不是我想出来的哈）附上博主主页。
2024-02-17 19:52:30
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原创 “ Third里有WiFi“——《开源网络模拟器NS-3架构与实践（周之迪）》学习之旅（4）
首先搭建一个p2p拓扑，然后搭建右侧的CSMA 拓扑，别忘了先把1号节点并入CSMA网段，这时候我们要清楚CSMA结点的编号关系：CSMAList：1（0）、2（1）、3（2）、4（3），括号里的是在CSMA结点容器中各结点的编号，括号外是结点在拓扑中的编号（注意我们先执行了Add把1号点加入了CSMA）。忘记的话，我们再复盘一下：CSMAList：1（0）、2（1）、3（2）、4（3），括号里的是在CSMA结点容器中各结点的编号，括号外是结点在拓扑中的编号。很好，最后让我们来布置移动模型。
2024-01-23 17:02:46
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原创 “ 一起练习Second“——《开源网络模拟器NS-3架构与实践（周之迪）》学习之旅（3）
cmd.AddValue()，让我们回想一下为什么要定义一个CommandLine类型的变量cmd呢，我们之前说过（也许说过），是为了通过在终端控制一些变量的更改，马春光先生对这部分使用了丰富的实例进行解释，这节的最后我们也会小小体现一下。这里我们借助全局路由助手维护这个网络的路由表，面对有多个节点，多个网段的网络，如果没有路由维护，那么我们只能知道”发送的状态“，却无从知道”发送的结果“。定义一个助手，设置链路和物理层的属性，然后安装到节点上，用一个网络设备去接收，行云流水，令人拍案。
2024-01-22 15:02:22
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原创 “ 动起手来P2P “——《开源网络模拟器NS-3架构与实践（周之迪）》学习之旅（2）
介绍过first脚本，但当时的自己也是一知半解（虽然现在也没好多少），文章里只是简单分析了代码各部分的功能，然后展现了实验结果和工具的使用过程，并没有很细致去学习代码。图中IpL4Protocol涉及到后续传输层的内容，first脚本中并没有体现出来，可以忽略掉，重要的是看懂NS3节点的组成。关于模拟过程中输出的pcap、tr、xml文件，我们在second脚本继续学习，其中一个原因在于，first 脚本只有两个节点，对于文件输出时无法体现不同输出函数的效果。至此，我们的拓扑可以完成链路层和物理层的通信。
2024-01-21 14:21:14
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原创 “ Say Hello！“——《开源网络模拟器NS-3架构与实践（周之迪）》学习之旅（1）
但有时候我们像记录一下./ns3的编译过程（虽然我现在还没有体会到看这玩意的用处），或者不想在终端看到那一大堆没有必要的输出，我们可以在指令后面略增几个字符~是很好的入门教程，唯一不足的地方就是其对应的NS3版本太老，一些语法在近期常见的版本都发生了改变，对于初学者可能会遇到一些本不应该出现的报错。我在脚本中增加了输出文件的相关代码，脚本执行后会生成一个名为”p2p.xml"的文件（不要急，不要急，下节会说的）目前的hello似乎还没有到输出文件的地步，我使用下一节要介绍的first.cc脚本进行试验。
2024-01-20 15:02:46
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原创 NS3 中FANET仿真
运行完毕目录中会生成.tr、.cap 、.xml文件，其中.tr数据量较大，tracemetrics分析会很费时间按，cap文件使用wireshark观察，xml使用NetAnim打开。上述网站已经给了很完整的教程和源代码，但示例教程是以ns3.31为运行环境的，对于之前搭建的3.38版本会有一些报错。大概意思有两处发生报错，一个是“WIFI_PHY_STANDARD_80211b"，另一处是”Default“部分。我也曾尝试使用这个./waf，差了很多资料失败了，还是使用./ns3、
2023-10-03 09:27:00
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原创 Netsimulyzer搭建过程
可以在可视化工具中建造建筑物、塔、天线等，也可以模拟节点的移动。如果设备配置较好的话可以采用并行编译，我使用虚拟机不太敢，之前SLAM配置过程就出现死机的问题。5. 至此NetSimulyzer搭建完成，我们可以把刚才生成的json文件导入进去观察效果。Netsimulyser依托NS3.38，需要先安装NS3.38, 安装过程与NS3.36类似。这个文件可以使用NetSimulyzer打开。解压到主目录，进入文件并编译，过程叫漫长，细节过程见。进入下述目录，把所有的 .cc 文件进行复制。
2023-09-30 22:01:54
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原创 Ubuntu2204搭建NS3过程与解决报错
‘’NS-3创建一个开放的用于研究的网络模拟环境，以便于学术团体;这意味着两件事：它需要满足现代网络研究模拟的需要它需要创建一个社区，鼓励贡献、评审并且提高软件质量。因为创造一个巨大、高质量且被充分测试的网络模拟器需要大量的工作，ns-3项目将任务分配给了社群的各个开发者和用户。‘’‘————维基百科本贴记录在Ubuntu22.04虚拟机上搭建NS3的具体过程。发帖小白多有不规范，若有冒犯与任何不良嫌疑请及时指出。
2023-09-30 13:32:59
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