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原创 网络安全需要掌握哪些技能？网络安全入门指北
摘要：网络安全已成为IT行业热门方向，学习网络安全技能对求职和职业发展至关重要。掌握Web渗透、等保测评、应急响应等核心技能是成为网络安全工程师的基础。学习路线分为初级和进阶阶段，初级涵盖网络基础、渗透测试、操作系统等，1个月可入门；进阶需掌握编程能力（Python/PHP等）和高级攻防技术。企业级路线涉及漏洞研究、逆向工程等深度内容。网络安全人才需求大，体系化学习有助于职业提升。教程仅供技术交流，禁止非法用途。
2025-06-10 11:56:33
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原创 想自学成为黑客，这5本书籍必须要读
黑客自学入门书籍推荐与学习路线5本必读黑客书籍： 1.《黑客攻防从入门到精通》- 黑客基础知识入门 2.《从0到1CTFer成长之路》- CTF比赛指南 3.《黑客攻防实战篇》- 实战技术提升 4.《大型互联网企业安全架构》- 企业级安全技术 5.《计算机病毒与恶意代码》- 病毒防治技术网络安全学习路线：初级网工阶段（约1个月）：网络安全理论渗透测试基础操作系统基础计算机网络基础Web渗透基础进阶阶段：脚本编程能力（Python/PHP等）企业级安全技术自动化工具开发学习建议：
2025-06-10 11:51:08
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原创 大佬教你如何入行网络安全行业
网络安全转行指南：学习路径与职业发展随着网络安全人才需求激增，越来越多的人希望转行进入该领域。学习路径建议从基础技术开始，包括WEB安全编程、漏洞分析与代码审计，逐步进阶到应急响应技术。自学需时较长（1年以上），报班培训可缩短至5个月，并提供就业支持。明确学习目标、制定计划、选择合适资料是关键，推荐从网络基础、渗透测试、操作系统等模块入手。初级网工月薪可达6k-15k，进阶需掌握编程能力（如Python/PHP）。行业前景广阔，但需注重正向技术发展，避免滥用技能。附详细学习路线与资源，助力零基础者快速入
2025-06-10 11:50:00
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原创 信息安全专业越来越香，就业前景特别好，但有些人不能学
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。
2025-06-10 11:49:15
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原创 【2025最新版】黑客技术自学网站(非常详细)零基础入门到精通，收藏这篇就够了
摘要：本文推荐7个合法学习黑客技术的网站：Hack This Site（实战挑战）、Hack a Day（科技黑客社区）、Offensive Security（渗透测试培训）、Metasploit（漏洞利用框架）、Cybrary（网络安全课程）、Null Byte（黑客技术教程）、Hack In The Box（国际安全会议）。作者分享自学经历，强调兴趣驱动的重要性，并提供网络安全学习路线（理论、渗透测试、编程等），适合零基础到进阶学习者。文末附赠学习资源，助力从入门到职业发展。
2025-06-10 11:48:00
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原创 漏洞扫描工具AWVS的介绍与使用
AWVS是一款专业的Web应用漏洞扫描工具，能够自动检测SQL注入、XSS等常见安全漏洞。它通过智能爬取分析网站结构，模拟黑客攻击方式测试漏洞，并生成详细报告。软件支持Ajax、Web2.0等复杂应用扫描，提供漏洞分级、修复建议等功能，适用于各类企业的网络安全检测。安装过程简单，需配置管理员账户和扫描端口。使用时可自定义扫描类型，扫描结果按危险等级分类，并提供完整的漏洞描述和解决方案。该工具是Web应用安全测试的常用解决方案。
2025-06-10 11:46:44
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原创 常见网络攻击以及防御方法大全，从零基础到精通，收藏这篇就够了！_网络攻防入门基础知识
网络安全威胁主要包括内部滥用、员工安全意识薄弱、木马病毒攻击以及黑客入侵等。常见的网络攻击类型分为侦查攻击（如端口扫描、网络监听）、访问攻击（如密码破解、中间人攻击）和拒绝服务攻击（如死亡之Ping、SYN洪水）。木马采用C/S架构控制目标主机，病毒具有传播性和破坏性。防御措施包括更新系统补丁、配置防火墙规则、关闭高危协议端口等。针对不同攻击类型需采取相应防护策略，如过滤异常数据包、禁用广播功能、监控网络流量等，以构建多层次安全防护体系。
2025-05-24 16:33:15
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原创 2025年网络信息安全工程师证书哪个部门颁发的？证书怎么报考？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
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。
2025-05-24 16:32:18
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原创 零基础转行学网络安全怎么样？能找到什么样的工作？
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。
2025-05-24 16:30:28
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原创 去培训机构学习网络安全值得吗，学成后就业前景如何？
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。
2025-05-24 16:28:52
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原创 我国网络安全现状怎么样？如何应对网络安全风险？_当今网络空间安全现状
我想通过一些数字来告诉大家。首先，从国家网络安全层面来看，我国是数字化程度最深的国家。据中国信息通信研究院发布的最新数据显示，2021年中国数字经济规模达到7.1万亿美元（约45.5万亿元人民币），仅次于美国的15.3万亿美元，位居世界第二。我们在众多的数字化应用领域规模也是世界第一，截止2021年12月，我国网民规模已达到了10.32亿，其中即时通信用户规模达10.07亿，网络购物用户规模达8.42亿，网络支付用户规模达9.04亿。【----帮助网安学习，以下所有学习资料文末免费领！----】
2025-05-24 16:26:36
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原创 2025年转行网安到底行不行，网络安全有没有发展前途，零基础转行难不难？
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。
2025-05-24 16:24:07
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原创 有史以来最详细的卷积神经网络(CNN)及其变体讲解！！！
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。CNN通过局部连接和权值共享减少参数数量，降低模型复杂度，有效解决全连接神经网络在处理大尺寸图像时的缺点。CNN的关键操作包括局部感受野、权值共享和池化层，这些操作减少了网络参数，缓解了过拟合问题。CNN的深度和宽度决定了网络的表达能力，通常网络越深、宽度越大，表达能力越强，但也会增加计算量。下采样和上采样是CNN中的重要操作，分别用于减少计算量和恢复图像分辨率。CNN的发展得益于大数据和硬件技术的进步，自2012年AlexNet
2025-05-20 11:34:28
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原创 小白入门大模型：LangChain
模型在高层次上有两种不同类型的模型：语言模型（language models）和文本嵌入模型（text embedding models）。文本嵌入模型将文本转换为数字数组，然后我们可以将文本视为向量空间。在上面这个图像中，我们可以看到在一个二维空间中，“king”是“man”，“queen”是“woman”，它们代表不同的事物，但我们可以看到一种相关性模式。这使得语义搜索成为可能，我们可以在向量空间中寻找最相似的文本片段，以满足给定的论点。
2025-05-20 11:33:38
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原创 费曼讲解大模型参数微调——小白也能看懂
文章通过费曼的讲解，深入浅出地介绍了大模型参数微调的原理及其与人类学习的类比。首先，文章解释了大语言模型如何通过神经元计算处理输入文字并生成输出，类似于人脑的思考过程。接着，文章对比了监督学习和强化学习两种方法，分别对应文科的记忆性学习和理科的推理性学习。最后，文章提出了全流程培养学生的方法，包括确定目标、选择学习资料和工具、确定学习方法等步骤，并对应到大语言模型的学习流程。整体内容旨在帮助读者理解大模型的工作原理及其与人类学习的相似性。
2025-05-20 11:32:00
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原创 什么是大模型微调？如何对大模型进行微调？大模型入门到精通，收藏这篇就够了
大模型微调是指在预训练好的大型模型基础上，通过进一步训练使其适应特定任务或领域的技术。微调可以提升模型在特定任务上的表现，减少幻觉、提高一致性，并降低延迟。微调的技术门槛较低，即使是非专业人员也可以尝试。常见的微调方法包括监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。监督微调通过特定任务的数据集进行训练，而RLHF则通过人类反馈优化模型输出。此外，参数高效微调（PEFT）技术如LoRA和QLoRA，可以在减少计算资源的情况下实现有效的微调。微调广泛应用于对话系统、特定领域模型（如医疗、法律）等场景
2025-05-20 11:31:07
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原创 大模型学习路径，(非常详细）从零基础入门到精通，收藏这篇就够了
本文介绍了机器学习的基础知识，重点涵盖了数学基础、Python编程、神经网络和自然语言处理（NLP）等关键领域。在数学基础部分，强调了线性代数、微积分和概率论与统计学的重要性，并推荐了相关学习资源。Python部分则介绍了其作为机器学习首选语言的优势，以及常用的数据科学库和机器学习库。神经网络部分深入探讨了其结构、训练优化和过拟合问题，并提供了相关学习资源。NLP部分则介绍了文本预处理、特征提取、词嵌入和递归神经网络（RNNs）等技术。最后，文章简要提及了大型语言模型（LLM）的架构，特别是Transfor
2025-05-20 11:29:59
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原创 一文带你搞懂什么是生成式人工智能(GenAI)
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。
2025-05-08 13:57:00
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原创 什么是端到端(end to end)大模型，它和传统的大模型有什么区别？其优势与劣势是什么？
端到端模型，是一个直接由输入获取输出的过程最近有一个很火的关于人工智能模型的词——端到端模型。那么什么是端到端模型？为什么会提出端到端模型，以及它解决了哪些问题？今天我们就来一起了解一下这个端到端模型。
2025-05-08 13:56:19
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原创 大模型部署：Rerank 模型的部署及使用
RAG 是一种结合了信息检索和文本生成的语言模型技术。简单来说，当你向大语言模型（LLM）提出一个问题时，RAG 首先会在一个大型的文档集合中寻找相关信息，然后再基于这些信息生成回答。Rerank 的工作就像是一个智能的筛选器，当 RAG 从文档集合中检索到多个文档时，这些文档可能与你的问题相关度各不相同。有些文档可能非常贴切，而有些则可能只是稍微相关或者甚至是不相关的。这时，Rerank 的任务就是评估这些文档的相关性，然后对它们进行重新排序。它会把那些最有可能提供准确、相关回答的文档排在前面。
2025-05-08 13:55:40
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原创 DeepSeek新手必看！全功能详解与实操指南
对于有特定需求的用户，DeepSeek还支持上传文件建立自定义知识库。将与自己工作、学习相关的文档、资料上传后，DeepSeek就能基于这些知识为你提供更个性化、针对性更强的回答和建议。例如，企业用户可以上传公司的内部规章制度、业务资料等，让DeepSeek成为企业内部的智能助手；学生可以上传自己的学习笔记、专业文献等，帮助自己更好地学习和复习。
2025-05-08 13:54:52
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原创 万字长文，解读大模型技术原理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
1）突破了远距离文本依赖的学习限制，避开了递归网络的模型体系结构，并且完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。2）可高度并行进行训练，这对发挥硬件红利以及快速迭代模型非常重要。下图是论文提到的Transformer模型，对编码器和解码器使用堆叠式的自注意力和逐点式、全连接层，分别如图1的左半部分（编码器）和右半部分（解码器）所示，相关技术细节后面会重点讲到。
2025-05-08 13:52:29
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原创 中国大模型洗牌年将开启，暗藏两大逻辑，如果能掌握，你将在明年迎来大提升！
2024年，AI（人工智能）领域的融资热度终于有所回升。第三方数据机构企名片数据显示，今年前九个月，AI领域共完成融资金额371.5亿元，相比去年同期翻了1倍多。此前AI融资额已经连续两年下滑。但这一趋势在2025年很难持续。目前，AI领域的投资方相对集中，以一二线地方政府基金、国央企和巨头科技公司为主，投资方向以AI大模型为核心，包括基础大模型、具身智能、大模型应用等方向。这些方向的特点是资金需求量巨大，也因此大部分的融资额都被头部创业公司拿走了。
2025-04-27 11:20:34
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原创 大模型推动医疗行业变革：7家头部药企和医院大模型应用实践
在医疗行业，大模型以其卓越的生成、推理和交互能力，正在为医疗专业人员、患者和医学研究等提供广泛的潜力和价值。药企和医院作为医疗行业的两大核心参与主体，当前正在积极探索大模型落地实践：对于药企来说，利用大模型可以大幅提升药物研发效率，降低成本，优化临床试验设计，实现个性化药物开发，提高生产流程效率，增强市场洞察力，确保合规性，并提供决策支持，从而在提高创新能力和市场竞争力的同时，为患者带来更安全有效的治疗选择。
2025-04-27 11:19:48
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原创 RAG与微调：大模型落地的最佳路径选择
从这两年陆续跑过的客户以及行业对标企业的综合情况来看，由于整体经济形势的压力，很多细分领域的企业都面临着生存压力，但迫于业务竞争，不管是技术还是产品设计上，都必须无挑看拥抱大模型技术，将大模型融入业务流程中，设计创新型提效的业务应用，其中首要问题是面临。最重的是Pre-Training（预训练）路径，投入超过2000万，需要10人以上的技术团队，通过海量数据从头构建或全面调整模型，技术门槛极高，适合具备强大技术实力和资金实力的头部企业。然而，在企业实际应用场景中，在企业探索大模型技术落地的过程中，
2025-04-27 11:19:15
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原创 2025最新科普什么是大模型？零基础入门到精通，收藏这篇就够了
大模型（Large Models）并没有一个官方的统一定义，因为它通常是一个相对的概念，其大小会根据时间、技术和领域的发展而变化。大模型通常指的是深度学习中具有大量参数和计算资源需求的神经网络模型。这些模型在不同的上下文中可能有不同的大小阈值。前排提示，文末有AI大模型优快云独家籽料包哦！例如，对于自然语言处理（NLP）领域，大模型可能指的是包含数十亿到千亿参数的模型，如GPT-3、GPT-4等。对于计算机视觉领域，大模型可能是拥有数亿参数的深度卷积神经网络，如ResNet-152。
2025-04-27 11:18:42
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原创 什么是大模型？一文读懂大模型的基本概念，看完这篇就足够了~
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。
2025-04-27 11:18:03
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原创 如何从零开始训练大模型？（附AGI大模型路线图）
尽管可以使用一些技巧方法来构造一些看起来特别平滑的指标来反对大模型涌现这个词汇，但是不可否认的事实是，在不同的尺寸变化或者数据量、计算量变化之后，人们可以非常明显地感知到大模型表现的巨大差异，这就是一个相变的结果，就像是炼制一门18连环刃的法器，从第一把的炼制到第18把，从个数的指标上来说是非常平滑的，但是从威力上来说，18把可以构建一个法阵，极大地增加了武器的威力，与之前不可同日而语。以及，另外一个可能，小模型每一层cos都小，有可能每一层在干不同的事，或者每一层都会注意到新的东西。
2025-04-25 11:45:51
601
原创 怎样在本地部署大语言模型：工具与指南（附教程）
本地部署大语言模型可以通过多种工具和软件实现，每个工具都有其独特的优势和适用场景。通过上述步骤，您可以在本地环境中高效地运行和管理大语言模型，满足不同的应用需求。
2025-04-25 11:44:01
742
原创 人工智能学习路径全攻略：AI入门必看，超详细！
人工智能包括机器学习和深度学习深度学习，而自然语言处理和计算机视觉正是人工智能领域热门的方向。**路径一：**如果你希望快速学习完进行项目实践，请直接学习深度学习，不过编程和数学基础还是要有的（之后如果遇到不懂的地方，单独学不懂的地方就可以了）**路径二：**一步一个脚印，扎扎实实从基础学起，逐步提高学习难度（后附学习大纲）在深入学习人工智能之前，你需要对这个行业有一个初步的了解，包括当前的发展趋势和关键技术。这样，你就能为接下来的学习做好准备。机器学习领域包含了众多算法，这些算法往往基于数学理论。
2025-04-25 11:43:27
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原创 掌握推理大模型？这几个学习关键别错过，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！
学习推理大模型（如GPT-4、PaLM、LLaMA等）需要结合深度学习、自然语言处理（NLP）和逻辑推理的知识。：掌握线性代数、概率统计、微积分（如梯度下降）、信息论（如交叉熵）。：熟练使用Python，学习PyTorch或TensorFlow框架。：理解经典算法（如动态规划、搜索算法）和机器学习基础（如监督学习、无监督学习）。学习传统模型（如线性回归、SVM、决策树）。掌握深度学习基础：神经网络、反向传播、CNN/RNN、注意力机制。
2025-04-25 11:42:41
655
原创 大模型学习路线（超全面！超详细！）收藏这一篇就够了！从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！
在深度学习领域，"大模型"通常指的是模型参数数量庞大、拥有深层结构的神经网络。这些模型的规模通常表现为网络中的参数数量，即模型中需要学习的权重和偏置的数量。具体来说，大模型可能包含数百万到数十亿的参数。
2025-04-25 11:41:26
748
原创 如何从零开始训练大模型？（附AGI大模型路线图）
尽管可以使用一些技巧方法来构造一些看起来特别平滑的指标来反对大模型涌现这个词汇，但是不可否认的事实是，在不同的尺寸变化或者数据量、计算量变化之后，人们可以非常明显地感知到大模型表现的巨大差异，这就是一个相变的结果，就像是炼制一门18连环刃的法器，从第一把的炼制到第18把，从个数的指标上来说是非常平滑的，但是从威力上来说，18把可以构建一个法阵，极大地增加了武器的威力，与之前不可同日而语。以及，另外一个可能，小模型每一层cos都小，有可能每一层在干不同的事，或者每一层都会注意到新的东西。
2025-04-24 14:36:13
995
原创 怎样在本地部署大语言模型：工具与指南（附教程）
本地部署大语言模型可以通过多种工具和软件实现，每个工具都有其独特的优势和适用场景。通过上述步骤，您可以在本地环境中高效地运行和管理大语言模型，满足不同的应用需求。
2025-04-24 14:35:31
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原创 快速搭建专业AI知识库的开源工具Ragflow，零基础入门到精通，看这篇就够了！赶紧收藏！
在大模型应用的蓬勃发展中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术占据了举足轻重的地位。它就像是大模型的智慧助手，通过从外部知识库中检索相关信息，并将其融入到大模型的回答生成过程中，有效提升了大模型回答的准确性、可靠性和时效性，在问答系统、智能客服、文档摘要等多个领域都发挥着关键作用。上图是一个常见的AI应用的数据流向图，文档分块之后向量化存储到向量数据库，然后输入文本内容，形成prompt，从向量数据库检索相关的知识背景，发送给LLM之后，返回结果。
2025-04-24 14:34:45
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原创 人工智能学习路径全攻略：AI入门必看，超详细！
人工智能包括机器学习和深度学习深度学习，而自然语言处理和计算机视觉正是人工智能领域热门的方向。**路径一：**如果你希望快速学习完进行项目实践，请直接学习深度学习，不过编程和数学基础还是要有的（之后如果遇到不懂的地方，单独学不懂的地方就可以了）**路径二：**一步一个脚印，扎扎实实从基础学起，逐步提高学习难度（后附学习大纲）在深入学习人工智能之前，你需要对这个行业有一个初步的了解，包括当前的发展趋势和关键技术。这样，你就能为接下来的学习做好准备。机器学习领域包含了众多算法，这些算法往往基于数学理论。
2025-04-24 14:34:08
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原创 掌握推理大模型？这几个学习关键别错过，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！
学习推理大模型（如GPT-4、PaLM、LLaMA等）需要结合深度学习、自然语言处理（NLP）和逻辑推理的知识。：掌握线性代数、概率统计、微积分（如梯度下降）、信息论（如交叉熵）。：熟练使用Python，学习PyTorch或TensorFlow框架。：理解经典算法（如动态规划、搜索算法）和机器学习基础（如监督学习、无监督学习）。学习传统模型（如线性回归、SVM、决策树）。掌握深度学习基础：神经网络、反向传播、CNN/RNN、注意力机制。
2025-04-24 14:33:15
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原创 快速搭建专业AI知识库的开源工具Ragflow，零基础入门到精通，看这篇就够了！赶紧收藏！
在大模型应用的蓬勃发展中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术占据了举足轻重的地位。它就像是大模型的智慧助手，通过从外部知识库中检索相关信息，并将其融入到大模型的回答生成过程中，有效提升了大模型回答的准确性、可靠性和时效性，在问答系统、智能客服、文档摘要等多个领域都发挥着关键作用。上图是一个常见的AI应用的数据流向图，文档分块之后向量化存储到向量数据库，然后输入文本内容，形成prompt，从向量数据库检索相关的知识背景，发送给LLM之后，返回结果。
2025-04-22 11:33:58
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原创 大语言模型(LLM)入门学习路线图，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！
Github项目上有一个，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。
2025-04-22 11:33:14
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