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我总是受大脑运行方式的启发…大脑收集信息,然后对信息进行加权再输出,问题就在于,怎么调整这些权重使这些信息发挥作用。—— 杰弗里·辛顿今天和大家分享下,怎么用开源工具免费微调大模型。要用到的工具有:autotrain:huggingface开放的零代码大模型微调平台,无需编程,只需要通过简单的界面操作就能够进行colab:一个在线交互式Python运行环境,主要是用来提供大模型微调时的云端计算资源

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OSINT Framework的主要目的是为研究人员、安全专家、调查员和其他需要进行信息收集和分析的专业人士提供一个结构化、易于导航的工具集。**集成和API接口支持:**GreyNoise提供API接口,方便与现有的安全工具和平台进行集成,如SIEM(安全信息和事件管理)系统、防火墙、IDS/IPS等。内容概要:包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、

Wireshark是一款开源的网络协议分析器,能够捕获并解析网络中的数据包,支持多种协议,如Ethernet、TCP、UDP、HTTP、MQTT等。它提供了直观的图形用户界面和强大的过滤、统计、报告等功能,帮助用户深入了解网络通信过程,揭示潜在的安全问题和性能瓶颈。在物联网环境中,Wireshark可以捕获并分析物联网设备之间的通信数据,为设备调试、性能优化和安全分析提供有力支持。

其中,信息收集是漏洞挖掘的第一步,通过对目标系统的信息进行收集,可以为后续的漏洞分析和利用提供必要的信息。现实情况就是,除了台式机,你最常用的就是移动设备了,手机,移动笔记本,平板电脑这些设备大都不需要使用线缆,也同样可以实现网络连接,这就是通过所谓的「无线连接技术(Wi-Fi)」,来实现的。举个例子,假如有一家跨国公司在悉尼和墨尔本都有分公司,你在悉尼的办公室分享了数据,在墨尔本的办公室想要获取

本文将完整介绍使用LoRA进行模型微调。使用框架。代码可以在 我的github[1] 上找到。

1)突破了远距离文本依赖的学习限制,避开了递归网络的模型体系结构,并且完全依赖于注意力机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。2)可高度并行进行训练,这对发挥硬件红利以及快速迭代模型非常重要。下图是论文提到的Transformer模型,对编码器和解码器使用堆叠式的自注意力和逐点式、全连接层,分别如图1的左半部分(编码器)和右半部分(解码器)所示,相关技术细节后面会重点讲到。

内容概要:包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…技术文档也是我自己整理的,包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点,电子书也有200多本,由于内容的敏感性,我就不一一展示了。网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己录的网安








