虽然说我这篇文章教大家如何通过自学达到花钱报班的效果，但各位培训机构的朋友也不要急着跳出来打我，从客观上来讲，自学肯定是没有充钱强大的，不管是时间上还是资源上，我们都稍逊一筹，所以培训机构的朋友手下留情。那些已经报了班的小伙伴也不用觉得自己好像亏大了，虽然我们自学者掌握了方法，但我们依然是“穷人”，真要学起来，你们就像开着机器耕地，而我们还是得挥着锄头，困难程度不同。我只是希望一些没有报班条件的小

2024年网络安全行业高薪职位趋势分析：随着AI、云安全等技术的快速发展，五类新兴安全职位（副CISO、产品安全负责人、IAM负责人等）年薪有望突破50万美元。同时，AI安全分析师、云安全架构师等新兴岗位需求激增，传统中高级安全职位薪酬也持续看涨。报告还指出企业安全团队规模与营收正相关，大型企业安全人员配置可达50-100人。文章最后提供了网络安全学习路线图和资源包，包含成长规划、视频教程、技术文

本文为计算机专业学生提供了大学四年系统学习规划：第一年夯实基础（编程、离散数学等），第二年深化专业（数据结构、操作系统等），第三年确定方向（AI、前后端等），第四年准备就业（软件工程、分布式系统）。特别强调实践环节，包括项目开发、实习和技术博客写作。文末指出网络安全人才缺口达95%，并附赠包含学习路线、视频教程、面试题等资源的安全学习资料包。全文旨在帮助计算机学子科学规划学业，成为行业精英。

越来越多人在互联网时代选择转行IT行业，其中网络安全成为热门方向。相比开发岗位的高压996和35岁危机，以及人工智能的高学历门槛，网络安全对普通人更友好——学历要求低、工作压力小、薪资待遇高（一线城市10K起），且技术实力重于背景。随着5G时代到来，信息安全需求激增，网络安全工程师通过漏洞检测、系统加固等工作保障数据安全，职业前景广阔。但需注意技术更新快的行业特性，需持续学习。文末提供包含学习路线

以上几个点，是我近期工作和生活中使用到的一些与大模型技术有关的产品，实际上还远不止这么多，像知识助理、文案编写、数据分析等领域，都具有很广阔的应用前景。

本文为大家揭示 NebulaGraph 优先提出的 Graph RAG 方法，这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈，是 LLM+ 系列的第三篇，加上之前的图上下文学习、Text2Cypher 这两篇文章，目前 NebulaGraph + LLM 相关的文章一共有 3 篇。

本文将深入剖析 RAG（Retrieval-Augmented Generation）所宣称的能力和其在实际应用中的表现。我们首先将探讨 RAG 的工作原理，评估其潜在的优势。随后，我们将分享在实践中遇到的一些挑战，以及我们为应对这些挑战所开发的解决方案。此外，我们还将讨论那些我们仍在探索中的未解决的问题。通过这些内容，您将获得对 RAG 能力的全面了解，并认识到它在推动人工智能领域发展中所扮演的

如果你也是一名数据科学家，你一定明白，无论你对数据的理解和研究有多深入，你最终对结果的判断都将基于你可视化成果。更糟的是，对于随机观察者来说，这些图表不仅需要具有信息量和直观性，还要具有潮流感。在我看来，python matplotlib和seaborn样式有些乏味，而且被过度使用。有时，它们甚至会让人觉得作者没有投入太多时间或精力。为了给绘图增添亮点，我发现了6个Python库，它们可以在常规的

本文可谓是千呼万唤使出来，很多同学问我，大模型方向的知识多而杂，哪些该重点学习？学习路径又是怎么样的呢？今天，我将自己的学习路径及我所参考的资料全部免费分享出来，愿大家的AI学习进阶之路上多一些“温度”。在我学习人工智能的过程中，主要有以下两个途径：AI大模型知识大体可以分为7个模块，最后给大家推荐几个我入门时做过的项目，帮助大家快速入门人工智能。在AI领域，目前大部分程序员都使用作为第一语言。学

为了进行并行处理，我们将任务划分为子单元。它增加了程序处理的作业数量，减少了整体处理时间。例如，如果你正在处理一个大的CSV文件，你想修改一个单列。我们将把数据以数组的形式输入函数，它将根据可用的进程数量，一次并行处理多个值。这些进程是基于你的处理器内核的数量。在这篇文章中，我们将学习如何使用multiprocessing、joblib和tqdm Python包减少大文件的处理时间。这是一个简单的