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2026 网络安全赛道全景解析:行业前景、入行路径与系统学习方案

2026年的网络安全行业已从 “被动防御” 迈入 “主动对抗” 的全新阶段,三大核心驱动力让行业持续保持高速增长。政策层面,《网络安全法》《数据安全法》的刚性约束下,从政务、金融到医疗、教育,全行业的安全合规投入年均增长超 25%。技术层面,云原生、AI、物联网的普及催生了云安全、AI 攻防、工业控制系统安全等新场景,漏洞数量年均新增 30% 以上。人才层面,国内网络安全人才缺口已突破 300 万

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#web安全#学习#安全 +3
你想在本地部署大模型吗?本地部署大模型的三种工具

人工智能的发展如火如荼,也让越来越多的人了解到人工智能;而对大部分人来说使用的都是第三方提供的客户端,不论是网页版,还是PC端或移动端。那么,我们怎么在本地部署一款大模型呢?下面就来介绍三种工具。

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#人工智能#自然语言处理#算法 +2
AI提示词(Prompt)从入门到精通,非常详细,收藏这一篇就够了!!!

Prompt 本质上是一种注入式指令,它"指挥"AI 按照你预设的思路去思考问题、输出内容。熟练编写 Prompt,你就能充分利用 AI 的能力为你解决问题。

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#人工智能#开发语言#语言模型 +1
DeepSeek本地部署全攻略:保姆级教程带你轻松上手

最近做的一个视频,讲了DeepSeek的本地部署,在全网取得了600万+的播放量,大家对DeepSeek的本地部署很热情。视频发出后,看到评论区还有一些疑问,我整理了一下文字版本,补充了更多细节。把大模型部署在自己的电脑上,有很多好处,但我要先泼一盆冷水。如果你之前没用过AI产品,或者平时用AI也不多,不推荐搞本地部署。有更简单的方法,可以让你用上AI。想用DeepSeek,可以直接在手机的软件商

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#学习#自然语言处理#人工智能 +1
企业落地大模型的路径选择:微调、RAG、提示词工程

与传统应用不同,模型的输出是不确定的,即使多次问它一样的问题,给出的结果也可能不一样。这种特性对于日常应用业务OK,但是如果要在企业内用来处理具体业务问题,就必须提高这个稳定性,否则影响生产经营,例如产线操作人员通过模型获取操作步骤或者参数,如果步骤或者数据不对可能会导致产品出现质量问题等等。模型一旦训练好,就无法再补充数据,因此模型不会了解你自己组织内部的年假规定,注意事项。如何让大模型掌握这些

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#深度学习#自然语言处理#人工智能 +2
LLM框架对比选择:MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow【RAG+AI工作流+Agent]

1.MaxKBMaxKB = Max Knowledge Base,是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识,并提供智能问答功能。想象一下,你有一个虚拟助手,可以回答各种关于公司内部知识的问题,无论是政策、流程,还是技术文档,MaxKB 都能快速准确地给出答案:比如公司内网如何访问、如何提交视觉设计需求等等1.1 简介开箱即用:支持直

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#自然语言处理#学习#人工智能 +2
应届生年薪炒到65w+,真心建议冲冲这个新兴领域!

重磅消息,国资委打响了国内AI第一枪!宣布央企将把发展AI放在全局统筹地位上,并加快建设一批智能算力中心。这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌,这个过程需要大量AI人才!!现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业,央企+交互数字人将成今年一整年的趋势。除此之外,知名大厂也都在布局AI市场。懂AI的程序员年薪已经翻到近100w!风口之下,与其焦虑被行业淘汰,不如先人一步掌握 AI 大模

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#学习#开发语言
什么是大模型?一图全面了解大模型,附国内外知名大模型及240余家大模型清单!

AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物,是一种能够利用大数据和神经网络来模拟人类思维和创造力的人工智能算法。它利用海量的数据和深度学习技术来理解、生成和预测新内容,通常情况下有数百亿乃至数万亿个参数,可以在不同的领域和任务中表现出智能。

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#自然语言处理#android#人工智能 +1
“靠自己赚钱,适合大学生做的16种副业”,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

这里我给大家推荐几个适合大学生在学校就能做的副业,不用花钱,只要肯做,一个月赚点生活费肯定没问题,也不耽误学业。主要分为线上跟线下,先说先上能做的。国内比较大的网站像boss直聘等招聘网上面每天会发布很多的兼职信息。这些都是经过严格审核的,相对靠谱,出了问题你也可以找平台维权,每天有空了就上去看看有没有适合你做的。这个就多了,看你的专业水平,比如PS设计,做PPT,视频剪辑,绘画插画,在线翻译,写

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#安全#web安全#测试工具 +2
大模型学习路线(超全面!超详细!)收藏这一篇就够了!从零基础到精通,理论与实践结合的最佳路径!

在深度学习领域,"大模型"通常指的是模型参数数量庞大、拥有深层结构的神经网络。这些模型的规模通常表现为网络中的参数数量,即模型中需要学习的权重和偏置的数量。具体来说,大模型可能包含数百万到数十亿的参数。

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#学习#服务器#java +2
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