漏洞挖掘全流程指南 本文系统阐述了漏洞挖掘的三个关键阶段：信息收集、信息处理和漏洞挖掘。信息收集作为核心环节，重点介绍了域名/子域名收集、敏感信息探测等方法，强调利用搜索引擎、Github等平台发现管理后台、源码泄露等突破口。信息处理阶段需对收集数据进行分类整理，建立漏洞知识库。漏洞挖掘环节则通过分析业务流程逻辑（如电商购物全流程）寻找SQL注入、XSS、越权等漏洞。文章还探讨了安全漏洞的定义、与

展望2026年的网络安全领域，我们看到的不再是简单的“人才缺口”或“AI威胁”这种宏大叙事，而是一场正在发生的人才结构性转型。过去那种依赖防火墙、边界防御的“守城”时代已经悄然落幕，取而代之的是一个无边界、多云化、数据驱动的全新战场，这使得网络安全工程师的职业前景呈现出明显的分化趋势。那些固守传统技能、满足于日常运维的工程师可能会感到前路迷茫，而那些能够敏锐捕捉行业风向、主动向细分高价值领域转型的

对于程序员而言，如果他们希望扩展自己的技术栈，或者在基于Google Cloud的初创公司或大型企业工作，Google Cloud认证将非常有用。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。AWS认证是由全球最大的云服务提供商Amazon Web Services（AWS）提供的专业技术认证。如果你在开发中经常和数据库打交道，OCP认证不仅能让你更有底气，还能提升你解决数据库

千禧一代正在打破传统工作模式，追求自由职业和远程办公。本文分享了10种利用电脑赚钱的方法：1）通过Freelancer、Upwork等零工经济平台接单；2）利用闲置算力进行数字货币挖矿；3）在Medium等平台写作或为视频创作者编写脚本；4）使用Low Code/No Code平台开发应用；5）在YouTube制作视频内容。这些方式适合技术人员和普通用户，只要坚持操作，就能获得额外收入甚至实现财务

CUDA还提供了丰富的工具和库，如CUDA深度学习库、CUDA图形库、CUDA FFT等等。目前，CUDA已经成为GPU并行计算的重要平台，广泛应用于科学计算、高性能计算、机器学习、计算机视觉、游戏开发等领域。CUDA为程序员提供了直接操纵GPU的工具和API，程序员可以充分利用GPU的强大并行处理能力，通过并行计算加速程序执行速度。它利用GPU的强大计算能力，加速各种数学和科学计算、数据分析、机

如何评估模型性能？模型评估（Evaluation）是指对训练完成的模型进行性能分析和测试的过程，以确定模型在新数据上的表现如何。分类任务常见的评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score）等。

这是某乎用户在发帖感叹测试找工作难得真实案例！这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对于运维人员来说，即便失业以后仍然有很多副业可以尝试。

网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”，才能解人才之渴，真正的为社会全面互联网化提供安全保障。

程序员30岁转型困境与出路：面对行业竞争加剧和职业瓶颈，30-35岁程序员普遍面临转岗压力。数据显示，44%的转行者选择留在IT行业转向管理、运维等岗位，仅10%能实现科技创业。广州以15.9%的流入率成为程序员首选城市，虽薪资不及京沪但综合吸引力强。针对转型焦虑，建议从技能拓展入手，如学习网络安全等新兴领域，需系统掌握编程语言、漏洞原理及工具使用。行业金字塔现象日益凸显，及早规划职业路径、提升复

运维工程师技能体系可分为六大类：个人素养（沟通、学习、抗压能力）、职业素养（条理性、主动汇报、管理预期）、基础技术（Linux、网络等）、业务技术（监控、自动化等）、横向技术（数据库、安全等）、体系思考（架构设计）。其中软技能如《金字塔原理》《非暴力沟通》等书籍推荐，是职业发展的关键基础。职业素养强调主动性和条理性，需通过实践持续提升。技术层面需系统掌握基础与业务相关技能，并具备全局思维。