*这是一个争议比较大的问题，有的人会建议先学编程，而有的人会建议先学计算机基础，其实这都是要学的。30岁以上的人占比还是很高的。第一种是报网络安全专业，现在叫网络空间安全专业，主要专业课程:程序设计、计算机组成原理原理、数据结构、操作系统原理、数据库系统、 计算机网络、人工智能、自然语言处理、社会计算、网络安全法律法规、网络安全、内容安全、数字取证、机器学习，多媒体技术，信息检索、舆情分析等。毕竟

*这是一个争议比较大的问题，有的人会建议先学编程，而有的人会建议先学计算机基础，其实这都是要学的。30岁以上的人占比还是很高的。第一种是报网络安全专业，现在叫网络空间安全专业，主要专业课程:程序设计、计算机组成原理原理、数据结构、操作系统原理、数据库系统、 计算机网络、人工智能、自然语言处理、社会计算、网络安全法律法规、网络安全、内容安全、数字取证、机器学习，多媒体技术，信息检索、舆情分析等。毕竟

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，大型神经网络模型如BERT、GPT-3等已经成为自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的重要工具。这些模型之所以称为"大型"，是因为它们通常包含数十亿甚至数千亿的参数，比以往的模型要庞大得多。然而，模型的规模庞大并不总是意味着性能更好，因此我们需要一套有效的方法来评估这些大型神经网络的性能。本文将探讨为什么要评估大型神经网络模型，以及如何使用一系列关键指标来评

网络安全不是 “青春饭”，而是一个需要持续学习、经验越老越值钱的行业。从 200 万人才缺口到 3000 亿市场规模，从 AI 赋能到量子安全，这个领域充满了机遇与挑战。如果你热爱技术、追求挑战，不妨抓住这个黄金时代，在网络安全的蓝海中乘风破浪！

生成扩散模型的快速发展极大地推进了风格迁移领域的发展。然而，大多数当前基于扩散模型的风格转移方法通常涉及缓慢的迭代优化过程，例如模型微调和风格概念的文本反转。在本文中，我们介绍了FreeStyle，这是一种基于预先训练的大型扩散模型构建的创新风格转移方法，无需进一步优化。此外，我们的方法仅通过所需样式的文本描述即可实现样式迁移，从而消除了样式图像的必要性。具体来说，我们提出了一种双流编码器和单流解

最近，深度学习的研究中出现了许多大型预训练模型，例如 GPT-3、ChatGPT、GPT4、ChatGLM-130B 等，这些模型可以在多种自然语言处理任务中取得优异的性能表现。而其中，ChatGPT 模型因为在对话生成方面的表现而备受瞩目，成为了自然语言处理领域的热门研究方向。然而，这些大型预训练模型的训练成本非常高昂，需要庞大的计算资源和大量的数据，一般人难以承受。这也导致了一些研究人员难以重

这部分的最后，我们来看看四款大模型对文本的总结提炼能力。小编从IT之家随机选择了一篇新闻资讯，分别让四款大模型将这篇新闻总结成一句话的摘要。先看文心一言的表现，虽然是总结了，意思也正确，但总结得比较啰嗦，而且不符合“一句话”的要求：通义千问也有类似的问题，总结啰嗦，而且超过一句话的限制：360 智脑在这一项中表现不错，一句话准确总结了这段文章的大意：讯飞星火提炼得也很精炼，一句话搞定，而且意思准确

这段时间面试了很多家，也学到了超级多东西。楼主这边背景是做基座预训练算法端为主的，对框架端和RL的内容有一定了解（面试能凑合），对于后端的知识比如ML compiler，kernel，cuda相关的了解就比较浅了（问到觉大概率挂）。硬件几乎不太懂。感觉一圈聊下来几点感悟:大模型这方向真的卷，面试时好多新模型，新paper疯狂出，东西出的比我读的快。Research岗位对工程也有要求，工程端也需要了

LangChain是一个基于大语言模型用于构建端到端语言模型应用的框架，它提供了一系列工具、套件和接口，让开发者使用语言模型来实现各种复杂的任务，如文本到图像的生成、文档问答、聊天机器人等。开发阶段：使用LangChain的开源构建块和组件构建应用程序，利用第三方集成和模板快速启动。生产化阶段：使用LangSmith检查、监控和评估您的链，从而可以自信地持续优化和部署。部署阶段：使用LangSer

前言今天突然想到能否将deepseek应用在等保测评现场提升工作效能呢，所以就对着deepseek咨询了一下，后面是deepseek满血版本的回复，请大家品鉴。===