AI改变未来的博客

内容概要：本文档详细介绍了DeepSeek R1模型的两种本地部署方法。第一种方法是使用Ollama快速部署，适合新手，包括安装Ollama、下载并运行DeepSeek R1模型以及可选的图形界面安装步骤。第二种方法是手动部署，适合进阶用户，涵盖了环境准备（安装Python、CUDA、cuDNN、PyTorch和Transformers库）、创建并激活虚拟环境、安装依赖、下载模型和编写脚本与模型交互等步骤。; 适合人群：对AI模型本地部署感兴趣的开发者，尤其是想要部署DeepSeek R1模型的用户。; 使用场景及目标：①新手用户可以通过Ollama快速完成DeepSeek R1模型的本地部署并进行交互；②进阶用户可以通过手动部署深入了解模型的运行机制。; 其他说明：两种部署方式各有优劣，新手推荐使用Ollama，而希望深入了解模型运行机制的用户则适合手动部署。在部署过程中，用户应根据自身硬件配置选择合适的模型版本。

内容概要：文章详细介绍了图像隐写术的概念及其在信息安全领域的应用，重点讲解了如何使用StegSolve工具分析PNG图像中的LSB隐写信息并提取隐藏文本。首先解释了LSB隐写的基本原理，即通过修改图像像素颜色通道的最低有效位来嵌入秘密信息。接着介绍了StegSolve工具的功能特点，包括颜色通道分离、位平面分析和数据提取等功能。最后，通过具体实战案例，按照准备工作、打开图像、分析颜色通道、提取隐藏信息和保存提取内容五个步骤，演示了整个操作流程，并强调了掌握图像隐写分析技术的重要性。; 适合人群：对信息安全感兴趣的学习者，尤其是希望了解图像隐写术原理和技术实现的研究人员或安全爱好者。; 使用场景及目标：①帮助用户理解图像隐写术的工作机制；②指导用户掌握StegSolve工具的具体使用方法；③提升用户在CTF比赛或其他实际场景中分析和提取图像隐写信息的能力。; 阅读建议：在学习过程中，建议结合实际案例进行操作练习，熟悉StegSolve的各项功能，并尝试不同的图像样本以加深理解。同时，可以进一步研究其他隐写技术和工具，拓宽知识面。

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