在这种机制下，大模型认为你和他说过的所有对话，都对后面的回答是有影响的，因此，它把你问的问题和它前面的回答都作为输入，再综合所有的权重，去寻找下一个词，不断递归，一个词一个词拼接起来，作为答案返回给你。书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版

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大模型可以帮我们做很多事情，例如回答问题、写周报&文 档、内容总结、翻译等。但普通人和大模型直接交互是不现实的， 类GPT聊天机器人是大模型面向普通用户提供的一种接口，能够帮 忙人们完成很多任务，但大模型能做的远不止于此，而聊天是一种 泛化的场景，很多时候解决问题的效率不是很高。因此，这就需要 “智能体”登场了。智能体（Agent）是人工智能领域中的一个核心概念，指的是 具有智能的实体，能够感知其

eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）的核心是驻留在 kernel 的高效虚拟机。最初的目的是高效网络过滤框架，前身是BPF，所以我们先了解下BPFBPF框架上图是BPF的位置和框架，需要注意的是kernel和user使用了buffer来传输数据，避免频繁上下文切换。BPF虚拟机非常简洁，由累加器、索引寄存器、存储、隐式程序计数器组成。示例接下来我们看一下示例，

HVV行动是一种旨在加强网络安全防御能力和防范网络攻击的测试活动，通常由红蓝对抗、渗透测试、漏洞扫描、安全审计等多种测试方法组成。相对门槛比较高。但安全人才，不论出身，高手在民间。如果你的技术过硬，都有机会参与进来。因此建议大家不断学习，提升技术。

RAG（检索增强生成）技术通过结合外部知识库与大模型，有效解决传统智能体在知识时效性、领域专业性和可信度验证方面的局限。其工业级开发采用四步法：知识库构建、多模态检索设计、上下文增强和闭环验证。金融风控智能体案例展示了从多源数据加载到可视化报告生成的全流程实现。针对性能优化提出分层索引、向量压缩等六大策略。未来RAG将向动态知识图谱、多模态检索等方向发展。学习路径包括理论书籍、视频教程、项目实战和

AIAgent是基于大模型的自主任务执行系统，具备自主规划、工具调用和多轮交互能力。其技术架构包含意图理解、任务拆解和工具调度模块，依托LangChain等框架实现功能。通过示例展示了智能客服Agent的开发过程，包括定义工具集、构建执行链和多轮对话实现。关键技术涉及Chain-of-Thought提示工程和防"模型幻觉"策略，进阶技巧包括长上下文记忆优化和性能调优。未来趋势将

提示工程（Prompt Engineering）：Few-shot/Zero-shot学习、思维链（Chain-of-Thought）。：关注顶级会议（NeurIPS、ICML、ACL）、论文（ArXiv）、技术博客（Hugging Face、OpenAI）。CNN（图像处理）、RNN/LSTM（序列建模）、Transformer（NLP核心）。特征选择（PCA、t-SNE）与特征嵌入（Embed

一.XSSI漏洞原理同源策略同源策略是Web应用程序安全模型中最基本也是最核心的策略。现在所有支持JavaScript的浏览器都会使用这个策略。所谓同源是指，域名，协议，端口相同。同源策略规定,不同源的客户端脚本(javascript、ActionScript)在没明确授权的情况下，不能读写对方的资源。此策略可防止一个页面上的恶意脚本通过该页面的Document Object Model访问另一网

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