2021年微软提出的 LORA，斯坦福提出的 Prefix-Tuning，谷歌提出的 Prompt Tuning，2022年清华提出的 P-tuning v2、2023年华盛顿大学提出的QLoRA、2024年英伟达提出DoRA等基本上都是属于该范畴）。需要注意的是，与预训练一样，全微调需要足够的内存和计算预算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其他更新组件。其中，大模型微调技术在此过程中起到

当你遇到 Cloudflare 或 Akamai 这样的 WAF 时，不要让挫败感占据上风。相反地，要策略性地解决问题，如果直接绕过尝试失败了，那就探索其它方法——比如识别源 IP，以完全绕过 WAF。本文转自网络如有侵权，请联系删除。互动话题：如果你想学习更多网安方面的知识和工具，可以看看以下题外话！

数据安全法》第三条明确，本法所称的数据，就是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。小到个人使用手机、电脑等电子产品时浏览的网页、下载的应用、存储的文件，大到互联网网站、手机应用软件、各类政务平台，都是数据。

随着中国实现产业数字化转型进程的不断推进，网络安全、信息安全、数据安全等词汇在平时出现的频率越来越高，尤其是数据安全，是大家都关心的一个重要话题。事实上，业内外有很多人对网络安全、信息安全、数据安全的概念是区分不清的，下面由我帮大家逐个解读一下网络安全、信息安全、数据安全的区别与联系。对于网络安全的概念，要结合情景具体分析。如果“网络安全”与“系统安全”、“应用安全”、“数据安全”等为并列关系，那

MR-MKG方法通过利用MMKG中的丰富知识（图像、文本和知识三元组），显著增强了LLMs的多模态推理能力，展示了其在多模态问答和类比推理任务上的有效性和优势。论文题目：Multimodal Reasoning with Multimodal Knowledge Graph论文链接：https://arxiv.org/abs/2406.02030。

Python装饰器是一种特殊类型的函数，它可以修改或增强其他函数的功能，而无需更改原始函数的源代码。装饰器本质上是一个接收函数作为参数的函数，它返回一个新的函数或者修改过的原函数，通常用于插入日志、性能测试、权限校验、缓存、事务处理等场景。用于测量函数执行时间。记录函数调用的日志。利用functools.lru_cache实现结果缓存，避免重复计算。确保函数参数类型正确。确保类的实例唯一。在异常发

这是某乎平台网友分享的自己真实的从业经历！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，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。

2021年微软提出的 LORA，斯坦福提出的 Prefix-Tuning，谷歌提出的 Prompt Tuning，2022年清华提出的 P-tuning v2、2023年华盛顿大学提出的QLoRA、2024年英伟达提出DoRA等基本上都是属于该范畴）。需要注意的是，与预训练一样，全微调需要足够的内存和计算预算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其他更新组件。其中，大模型微调技术在此过程中起到

热门领域需求旺盛：人工智能、大数据、云计算、网络安全、芯片设计、自动驾驶等领域技术迭代快，高端人才缺口大。传统互联网岗位饱和：前端、后端开发等基础岗位因前几年扩招导致竞争加剧，中小厂“降本增效”下招聘门槛提高。新兴交叉领域崛起：如AI+医疗、AI+金融、工业软件、机器人等，需要“计算机+行业知识”的复合型人才。

热门领域需求旺盛：人工智能、大数据、云计算、网络安全、芯片设计、自动驾驶等领域技术迭代快，高端人才缺口大。传统互联网岗位饱和：前端、后端开发等基础岗位因前几年扩招导致竞争加剧，中小厂“降本增效”下招聘门槛提高。新兴交叉领域崛起：如AI+医疗、AI+金融、工业软件、机器人等，需要“计算机+行业知识”的复合型人才。