今天分享了wireshark常见ctf中基本操作，wireshark的使用还有很多，比如监控网卡，实时获取网络传输数据。网络管理员会使用Wireshark来检查网络问题，定位和解决网络故障。软件测试工程师使用Wireshark抓包，来分析自己测试的软件，通过分析数据包来寻找软件的性能瓶颈或者错误。从事socket编程的工程师会用Wireshark来调试，通过观察数据包来检查网络通信是否正常。运维人

这种模式如果做好了，最终效果最好，但是其代价也是最高的，毕竟一般的大模型的参数动辄都是以“十亿”为计量单位，如果需要调参，需要大量的原始数据且要对数据进行标准化，因为数据质量直接影响大模型的最终效果。并且在训练的时候需要的硬件成本也是非常的高。训练旁路网络的意义：因为预训练的大语言模型本身数据量较大，如果将本地一些知识放入大语言模型神经网络中，其实对大语言模型影响较小（毕竟数据量较少），所以我们考

前馈神经网络，是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列，每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层，各层间没有反馈。是应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。表征学习（或表示学习）是一种将原始数据转换成为更容易被机器学习应用的数据的过程。对于输入数据，对其进行学习得到新的数据或者对原始数据进行选择得到新的数据都称为表征学习，表征学习的目的是对复杂的原始数据化繁为简，把原始

SpringCloud的生态非常的丰富，而且Spring的框架几经演变，出现了同步（springmvc）和异步（webflux），也出现了新技术webflux不兼容SpringMVC的情况，我们在从事java的spring开发应该要注意这些演变的区别，不断积累避免采坑。今天分享了gateway和spring-boot-starter-web的冲突，文章中有不对的地方，请多多指出，促使我们在学习中共

这种模式如果做好了，最终效果最好，但是其代价也是最高的，毕竟一般的大模型的参数动辄都是以“十亿”为计量单位，如果需要调参，需要大量的原始数据且要对数据进行标准化，因为数据质量直接影响大模型的最终效果。并且在训练的时候需要的硬件成本也是非常的高。训练旁路网络的意义：因为预训练的大语言模型本身数据量较大，如果将本地一些知识放入大语言模型神经网络中，其实对大语言模型影响较小（毕竟数据量较少），所以我们考

这种模式如果做好了，最终效果最好，但是其代价也是最高的，毕竟一般的大模型的参数动辄都是以“十亿”为计量单位，如果需要调参，需要大量的原始数据且要对数据进行标准化，因为数据质量直接影响大模型的最终效果。并且在训练的时候需要的硬件成本也是非常的高。训练旁路网络的意义：因为预训练的大语言模型本身数据量较大，如果将本地一些知识放入大语言模型神经网络中，其实对大语言模型影响较小（毕竟数据量较少），所以我们考

这个问题其实比较典型，我在踩这个坑的时候，有可能通过spring-cloud-starter-openfeign引入第三方包，但是其Spring Cloud没有与之合适的版本，所以需要我们在引入的时候特别指定一下。如果文章有不正确的地方，还望多多指正，希望我们做成长路上的好伙伴。

今天对RSA的原理进行了讲解，并且收集了一些CTF中RSA攻击的脚本，这些脚本基本包括了基础的应用。整个逻辑还是需要对整个过程进行推导，这些推导需要一定的数学知识。好吧，今天就分享到这里。每天学习每天进步。

今天分享了远程执行指令的原理和如何进行远程执行指令漏洞的利用和绕过方法，远程命令执行的漏洞危害性特别大，攻击者可以利用远程命令执行漏洞给运营团队带来如下一些危害：继承Web服务程序的权限去执行系统命令或读写文件、反弹shell、控制整个网站甚至服务器、进一步内网渗透。在防御的过程我们可以通过加强对用户输入的验证：比如限制输入内容，其次，采用最小权限原则，将程序运行权限限制在最低限度。

取证技术在我们安全工作中非常重要，我们可以通过已经产生的流量、日志、文件等信息发现安全存在的蛛丝马迹。通过取证技术的应用，安全工作者可以明确系统存在的漏洞，以及都是谁在系统中做了什么事，其价值和意义对个人、企业、国家而言都是非常重要的。