网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”，才能解人才之渴，真正的为社会全面互联网化提供安全保障。

LLM 技术图谱（LLM Tech Map）是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现，此图谱主要特点是“”，不求从 LLM 产业角度汇聚信息，而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人有一个快速感知。LLM 技术图谱（LLM Tech Map）从基础设施、大模型、Agent、AI 编程、工具和平台，以及算力几个方面，为开发者整理了当前 LLM 中最为热门和硬核的技术领域以及相关的软件

看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢？有编程基础：作为一个合格的程序员，这应该是必备素质。

中国所有的警察加在一起还不到 300 万，而微信用户保守估计超过 5 亿，日活量以亿计算，如果每天进行一次或多次视频通话的话，用户数量轻轻松松就过千万。所以，大多数情况下，网警是不会去监控用户的视频通话的。如果你只是正常的视频聊天，或者没有形成既定犯罪事实的言行，只要不是公开进行的，通常不会被“刻意监控”。而微信的视频通话属于实时通话功能，如果有需要，获得授权后还是可以监控特定用户的“视频聊天”内

AI大模型的落地关键，是解决技术与应用场景间的鸿沟。这涉及如何使大模型更好地适应特定的工业应用场景，以及如何克服不同模型和算力平台特性的差异带来的现实挑战。另外，在高精度要求行业中，应用场景适应性问题难度更大。

本文为网络安全初学者提供了2025年最新学习路线图，分为三个阶段：小白阶段侧重Linux、Kali Linux和OWASP Top 10等基础知识；熟练阶段深入Web/移动端渗透、云安全及攻防演练；专家阶段涵盖AI/ML安全、Web3.0和IoT/SCADA等前沿领域。文章包含详细课程表和资源推荐，帮助零基础学习者系统掌握网络安全技能，实现职业发展。

本文介绍了网络安全基础知识与黑客技术入门要点。首先定义了网络安全的概念及其五大基本属性（保密性、完整性、可用性、可控性、真实性），分析了网络安全威胁来源（外部攻击、内部风险、系统漏洞及自然灾害）。重点讲解了TCP/IP、ARP、ICMP等核心网络协议的工作原理，以及DOS命令在黑客攻击中的实际应用。文章还详细说明了洪水攻击等常见黑客技术手段，包括MAC泛洪、DDoS攻击等实现原理。内容涵盖从网络基

是Python的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，Numpy底层使用C语言编写，数组中直接存储对象，而不是存储对象指针，所以其运算效率远高于纯Python代码。我们可以在示例中对比下纯Python与使用Numpy库从如下运行结果，可以看到使用Numpy。

它以云为基础，以AI为核心，构建了一个开放、立体感知、全域协同、精确判断和持续进化的智能系统。以百度文心智能体为例，在文心智能体平台创作专属智能体，并配置好指令如下图示例，以实现具体的功能诉求。配置完成后，即可实现AI对话，完成相应任务，比如咨询服务、写文章、制作营销规划、生成图片等功能。PC端样式移动端样式。

通过以上各层次的详细解析，我们可以看到，人工智能中台不仅是一个技术平台，更是企业未来发展的战略支撑点。每一层次都为企业提供了不同的能力，从底层的硬件支持，到上层的智能应用，层层递进，构建了一个完整的AI生态系统。随着人工智能技术的不断发展，人工智能中台架构将继续演进，为更多行业带来新的增长机遇。企业如果能够充分利用这一中台架构，将在未来的竞争中占据有利位置，推动业务的智能化转型，迎接数字化时代的到