逆向工程界的“瑞士军刀”：OpenHarmony逆向工具包各位网络安全的大佬们，还在为啃OpenHarmony的字节码文件掉头发吗？还在一行一行地反汇编代码吗？别慌！今天给大家安利一款的逆向神器——！这可不是普通的工具，它是由Yricky大佬用Kotlin精心打造的OpenHarmony逆向工具包。更牛的是，这玩意儿的核心功能是纯Kotlin（JVM）实现的，这意味着什么？可以直接打成jar包，供

首先大模型是基于神经网络算法实现AI的一种技术,用下面这两张图说明下大模型在AI中的位置。更具体的说明如下。再从名字的角度解释下大模型的概念，我们常说的大模型基本指的是大语言模型，英文是LLM(large language model)，从名字就可以看到LLM其实就是语言模型。large是形容词，指的是模型规模巨大(一开始的chatgpt参数量在千亿级别)，模型训练所需要的算力巨大，所使用的数据量

问题改写是 RAG 系统中不可或缺的“桥梁”技术，它连接了“用户语言”与“知识库语言”，显著提升了检索的相关性和系统整体性能。掌握并合理应用问题改写方法，是构建高效、智能 RAG 应用的关键一步。

并行发送sh命令pbsh.pypython发送邮件smtp以及邮件的签名，还有发件人为定值，需要自己修改。这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送外卖了，但我想分享的是，对于运维人员来说，即便失业以后仍然有很多副业可以尝试。

LLM-based Agent 整体架构LLM-based Agent 重点&难点问题基于大语言模型的用户行为模拟智能体基于大语言模型的多智能体软件开发LLM-based Agent 未来方向分享嘉宾｜陈旭博士 中国人民大学 准聘副教授编辑整理｜王吉东内容校对｜李瑶出品社区｜DataFun。

最近，deepseek ai发布了一个超强开源版本的大模型，效果接近于Chat GPT o1-mini，并且提供了支持本地部署的版本，本教程旨在让读者学会本地部署，后续的应用落地，随缘更新❤️。

大模型训练被分解成了预训练，监督调优，对齐等阶段。先看预训练，预训练，即Pre-training。预训练的目的是让模型学习语言的特性，主要是学习语言表达的流畅性和规则。至于具体的语言任务，比如对话，角色扮演，信息抽取，翻译，阅读理解，问答等，则需要放到监督调优。预训练是大模型的基础和核心，预训练阶段决定了模型的基础能力和上限。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，为大模型提供了从特定数据源检索到的信息，以此来修正和补充生成的答案。

可读性、可维护性、可重用性。记住这些原则：🎯 保持简单明了🎯 善于使用角色拆分复杂逻辑🎯 安全地管理敏感信息🎯 持续优化性能最好的实践是在实际项目中不断总结和调整的。希望今天的分享能帮助大家在Ansible的使用道路上越走越顺畅！这两年，IT行业面临经济周期波动与AI产业结构调整的双重压力，确实有很多运维与网络工程师因企业缩编或技术迭代而暂时失业。很多人都在提运维网工失业后就只能去跑滴滴送

在前面的文章中，我们讲到了如何利DeepSeek实现爬虫。对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取。因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取。因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取。因篇幅有限，仅展示部分