在无线网络渗透测试中，破解WPA/WPA2加密是一个常见的任务。Kali Linux提供了强大的工具，如Aircrack-ng，用于执行这项任务。

大模型技术虽然指的是以机器学习和神经网络模型为主的机器学习模型，但大模型并不只是一个独立的技术，由于其复杂度和对算力和能源的需求，因此大模型整个体系由多层功能组成，而这些层就组成了以大模型为中心的产业链集群。从技术的角度看大模型产业链的组成大模型因为其复杂度决定了其绝对不可能是一个单打独斗的产业，因此大模型是由多个部分组成的一个产业集群；而今天我们就来讨论一下大模型在技术上的组成。从技术的角度来说

网络安全行业是“高风险高回报”的朝阳领域，2026年虽竞争加剧，但AI、量子安全等新兴方向仍充满机遇。你的终极目标需分三步走：前5年：扎根技术，成为细分领域专家；5-10年：积累资源，突破职业天花板；10年后：通过技术变现或创业实现财富自由。切记：行业淘汰率高达70%，唯有持续学习、敬畏规则、抓住趋势者方能登顶。

网络安全是指通过技术手段、管理措施和法律法规，保护计算机系统、网络基础设施以及数据资产免受恶意攻击、未经授权的访问或破坏，确保信息的机密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）和可用性（Availability）（即CIA三要素）。随着数字化进程加速，网络安全已成为国家安全、企业运营和个人隐私保护的关键领域。其主要涵盖以下方向：

根据多个基准测试，DeepSeek v3 在代码方面甚至优于 Claude Sonnet 3.5那么671B的DeepSeek V3如何本地运行尼，由于DeepSeek的框架原生采用 FP8 训练，因此仅提供 FP8 权重，预估仅700GB+显存便可轻松运行。当然也可以转换到BF16，在半精度下，需1400GB+量化到int4时需要300GB+半精度 236B的DeepSeek V2，占用 490

利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练的过程。它旨在优化模型在特定任务上的性能，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。其中最重要的是超参数（如学习率、批次大小和训练轮次）调整优化。转成大白话就是调整大模型中一些参数的值，使其在特定数据集上表现更优秀。

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。

通过以上七个阶段的学习，您将能够建立起对大规模预训练模型的深刻理解，并掌握其在实际应用中的技巧。记得在学习过程中保持好奇心和探索精神，积极尝试新技术并参与社区讨论。希望这份学习路线图能帮助您成功踏上大规模模型的学习之旅！如果您对某个特定阶段或主题有更详细的问题，欢迎随时提问！

在人工智能（AI）的领域，我们常常听到“大模型”和“传统AI”这两个术语。那么，这两者之间究竟有何区别？今天，我们就来深入探讨一下这个问题。1、大模型（LLM）是基于深度学习算法的，使用大规模的神经网络模型进行训练。这使得LLM具有更强大的语言处理能力和生成能力。而传统AI通常使用基于规则、模板和手工特征工程的浅层算法，难以处理复杂的语言任务。LLM可以根据任务需求进行灵活的调整和扩展，以适应不同

作为一位30+北漂男程序员，2个月零基础转行大模型，成功拿下我，开启了我的大学生活。因为听学长学姐说我们专业毕业了也是比较累的，但是我当时励志在北京创出一番事业来，所以我觉得其实都还好。后来我留在北京工作生活，，天天在高级写字楼工作，我想很多人都会很高兴在北京获得一份在高级写字楼里的工作，我也不例外，但是我到这里按年算起来，这十年来我从一个基层码农到现在的中层，月薪也涨到了2w+,一直以来我都是一