这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。今天贴心为大家准备好了一系列AI大模型资源，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。(篇幅有限，仅展

参考的是代码运行的相关实操移步视频在本次实验中，使用了经典的AlexNet卷积神经网络对经典的MNIST数据集进行训练。完成了模型搭建与训练的任务，识别精度也足够高，也编写了简单的用户界面，用真实手写的图片进行测试，可以看出模型对于真实场景的效果也是适用的，而不是只适用于加载出来并分割出来的测试集。为了进一步改进，可以引入图像增广、翻转、裁剪、颜色变化等办法进一步扩大制作数据集，用于训练与测试。可

天刃是一个基于Ubuntu 18.04的车联网渗透测试发行版系统，主要用于针对车联网设备进行安全评估。系统内置上百个车联网安全测试专用工具，旨在解决车联网安全从业人员测试工具杂乱、测试环境配置复杂、无工具可用等一系列问题。

Open WebUI 可以用于构建实时自定义语音聊天应用程序，例如虚拟助手。

同时课程详细介绍了。

NVIDIA Jetson Orin™ Nano 开发者套件是一款尺寸小巧且性能强大的超级计算机，重新定义了小型边缘设备上的生成式 AI。它采用了性能强大的Orin架构模块，在体积小巧的同时提供高达40 TOPS的AI算力，能够无缝运行各种生成式 AI 模型，包括视觉变换器、大语言模型、视觉语言模型等，为开发者、学生和创客提供了一个高性价比且易于访问的平台。图注：NVIDIA Jetson Ori

准确预测难以测量的质量变量对于工业过程控制和优化至关重要。然而，原材料质量和生产条件的波动可能会导致工业过程数据在多种工作条件下分布。在相同工作条件下的数据显示出相似的特征，这些特征通常被定义为一种数据模式。因此，整个过程数据表现出多模式特性，这给开发统一的预测模型带来了巨大的挑战。此外，现有数据驱动预测模型的不可解释性给其实际应用带来了很大的阻力。为了解决这些问题，本文提出了一种新的与模式相关的

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CTF（Capture The Flag）中文一般译作夺旗赛，在网络安全领域中指的是网络安全技术人员之间进行技术竞技的一种比赛形式。CTF起源于1996年DEFCON全球黑客大会，以代替之前黑客们通过互相发起真实攻击进行技术比拼的方式。发展至今，已经成为全球范围网络安全圈流行的竞赛形式，2013年全球举办了超过五十场国际性CTF赛事。而DEFCON作为CTF赛制的发源地，DEFCON CTF也成为

液态神经网络（Liquid Neural Networks，LNN）是一类具有动态内部结构的神经网络，其灵感来源于生物神经系统，尤其是大脑中神经元如何以复杂、非线性的方式响应外部刺激。与传统神经网络不同，液态神经网络的每个神经元在处理输入时，不再是静态线性或非线性变换，而是基于一个微分方程模型进行响应。这种建模方式使神经元的行为具有时间连续性和动态适应性。换句话说，它不仅“记住”过去的信息，还能根