网络安全行业正面临法规驱动、预算有限和AI冲击三大挑战。从业者有三条出路：成为技术架构师、拥抱AI提升效率、转向合规工作。建议尽早转型，顺应行业变化，避免被市场淘汰。三条路都不易，但比原地等待强。一个做了8年渗透测试的朋友，上周找我聊天，开口第一句话是：“我准备转行了。原因很简单：他所在的安全公司菜员30%，剩下的人要干之前1.5倍的活，薪水还降了20%。更要命的是，甲方客户开始用AI工具做初步漏

文章揭示网络安全行业虽火热但竞争激烈，缺的是实战人才而非理论小白。作者分享转行5年、月薪2万+的经验，强调实战能力的重要性，并推荐Hacksplaining、Try Hack Me等实战网站及YouTube学习频道。核心忠告：网络安全不靠背书，靠实战，找对资源踏实练习才能在行业立足。。我普通本科出身，转行网安5年，如今月薪2万+，朝十晚七、周末双休，偶尔加班也能接受。真心劝一句：别跟风入行，没实战

CUDA 一直是国产 GPU 绕不开的门槛，国内 GPU 厂商目前有两种技术路线，一种完全另起炉灶，完全定义一套跟 CUDA 类似的技术生态，典型如华为昇腾，这种路线难度很大，意味着需要构建一套全新的技术生态；另外一种则是天然兼容 CUDA，这样原来在 NVIDIA 上运行的应用可以少量甚至是不改动就可以平移过来。CUDA 通过多年的积累，在开发生态、兼容性、性能、应用生态等方面构建了领先于其他

这是面向小白用户的一个超级简单的微调大模型示例，通过这个例子将得到一个速度翻倍，并可以包含自己业务知识数据的微调后llama3模型，可用于本地部署构建私有化的AI智能体。very 的 nice首先请准备好google账号和网络环境，这个示例基于goolge colab的免费算力完成。使用浏览器打开上方链接将点击copy to Drive复制笔记到自己账号下的网盘，点击之后弹出新窗口我们就在这个弹出

Stable Diffusion，简称SD，通过引入隐向量空间(而不是在像素空间扩散)来解决 Diffusion速度瓶颈，除了可专门用于文生图任务，还可以用于图生图、特定角色刻画，甚至是超分或者修复任务。文生图模型参数量比较大，基于pixel的方法限于算力往往只能生成64x64大小的图像，比如OpenAI的DALL-E2和谷歌的Imagen，然后再通过超分辨模型将图像分辨率提升至256x256和1

大模型技术作为人工智能领域的一项重要成果，正在以前所未有的速度推动着行业的变革与发展。随着算法、算力和数据量的不断提升，大模型在处理复杂任务和提供智能化解决方案方面的潜力得到了极大的释放。这不仅改变了现有的业务模式和技术栈，也为就业市场带来了新的机遇与挑战。大模型技术的发展前景大模型技术的应用领域不断扩大，从最初的自然语言处理和计算机视觉，已经扩展到了医疗、金融、智能制造等多个行业。这些行业通常需

RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息，输入到生成模型中，从而生成更为准确和信息丰富的文本。RAG的工作原理可以分为以下几个步骤：1.接收

后台回复"资料"，即可获取整理好的算法面试题(大模型、深度学习、机器学习)2024年对于人工智能来说是一个绝对精彩的年份。每次我觉得我们已经达到了创新的极限时，总有人会突破它，然后又有人将其碎片整合成一个更好的版本。从复杂的推理语言模型到VLMs和视频模型，进步是可以看得到的。

自编码器（Auto-encoder）序列到序列模型（Seq2Seq）自监督学习（Self-Supervised Learning）对比学习（Contrastive Methods）

的选择应基于。