大模型推理部署框架的选择应基于业务需求、硬件资源和未来扩展规划。vLLM和TensorRT-LLM在企业级高并发场景下表现最佳，SGLang在高吞吐量和多轮对话场景下具有明显优势，Ollama适合个人开发和快速原型验证，XInference和LightLLM则在分布式部署和边缘计算方面展现出潜力，LMDeploy和昇腾框架则在国产硬件适配上具有独特优势。如何学习AI大模型？“最先掌握AI的人，将会

CTF 题目类型一般分为 Web 渗透、RE 逆向、Misc 杂项、PWN 二进制漏洞利用、Crypto 密码破译。

需要注意文章中的所有方法都是在该类下定义的方法。ruby复制代码self.status = 0 # 状态,表示如今进行到何种程度self.login_method = 1 # {0:模拟登录,1:Cookie登录}自行选择登录方式self.driver = webdriver.Chrome() # 默认Chrome浏览器该程序利用了selenium自动测试工具实现了抢票的一个简单脚本，相当于是对抢

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。而以豆包为例，从我们刚才展示的各个案例中不难发现，AI应用不仅已经聚焦到了生活、学习、办公等各个大场景，更是深入到了非常细节的小功能。首先是大家在浏览器在做搜索的过程中，往往会面临在茫茫选项中需要筛选的问题，并且还有夹带的各

以上就是这段时间我们在研究本地部署的LLM大模型的体验，NVIDIA Chat RTX目前虽然比最早的体验版好用了不少，但依然处于很早期的状态，要自行添加指定模型比较麻烦，而且不能联系上下文这点体验并不好，不过想装来玩玩还是可以的，毕竟它的安装和使用都很简单，内置的小模型对显存容量需求也不高，8GB以上的显卡就可以跑。Ollama搭配Page Assist这组合胜在够简单，比较适合刚接触这方面的新

在之前的章节，我们了解了使用Python进行HTTP请求的方法，在本章，我们了解的资源探测的作用的用途。在数据探测收集阶段，我们通过我们自己编写的暴力探测器，获得了这些页面的信息，对分析服务器和web应用的漏洞并进行针对性的渗透有很大的帮助。光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。字典攻击，在破解密码或密钥的时候，通过自定义

我本来想用 HomeBrew 安装，结果发现在 HomeBrew 安装 ideveceinstaller 时，它依赖于libimobiledevice，会自动下载某个稳定版的 libimobiledevice ，所以最好还是只能编译安装。光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。的时候，自动给我安装好了依赖的库，所以就不需要我

Hugging Face 向来对开发者用户理解深入，加上它社区的优势，它发布的很多框架都能够获得不错的反响，

据悉，OpenAI 正在全力研发实体智能机器人，并且将解散了 4 年的内部机器人开发团队重新启动了。目前，OpenAI 已经对 Figure AI、1X、Physical Intelligence 这三家实体机器人公司进行了投资。在软件方面，还为它们提供了 GPT 系列模型的支持，从这些举动足以看出 OpenAI 对该领域的浓厚兴趣。40 年前，著名导演詹姆斯·卡梅隆拍摄的科幻电影《终结者》上映，

A1: Table1!区别：函数HLOOKUP和VLOOKUP都是用来在表格中查找数据，但是，HLOOKUP返回的值与需要查找的值在同一列上，而VLOOKUP返回的值与需要查找的值在同一行上。语法：=SUMIFS（实际求和区域，第一个条件区域，第一个对应的求和条件，第二个条件区域，第二个对应的求和条件，第N个条件区域，第N个对应的求和条件）。语法：=COUNTIFS(第一个条件区域，第一个对应的条