Discuz! 安全加固实战指南 本文针对国内流行开源论坛系统 Discuz! 的三大高危漏洞进行深入分析，提供从漏洞挖掘到系统加固的完整解决方案。文章首先搭建了包含 phpStudy 8.1、Nginx 1.21.6 和 MySQL 5.7.36 的测试环境，复现了配置文件写入代码执行、faq.php SQL 注入和后台任意文件读取漏洞。随后提出了三层防护体系：代码级修复（如参数过滤、路径白名单

很多新手觉得 “有 AI 就能快速成为黑客”，其实 AI 只是帮你爬梯子的 “工具”—— 比如别人要花 1 小时查命令，你用 AI5 分钟搞定，省下来的时间要用来练实战（比如在靶场挖漏洞、写报告）。我身边用 AI 辅助的新手，比不用 AI 的进步快 50%，但前提是 “用 AI 省时间，再用时间学基础”。如果你用 AI 时遇到问题（比如 AI 生成的命令报错），可以在评论区留言，我会帮你解答！

本文介绍了如何搭建网络安全攻防测试的靶机环境，强调了在未授权情况下渗透他人网站属于违法行为，建议自行搭建环境进行学习。文章详细说明了靶机环境的搭建流程，包括网站程序代码、Web服务应用程序和数据库的配置，并推荐使用phpstudy工具简化搭建过程。此外，文章还提供了bwapp和pikachu两个攻防测试项目的具体搭建步骤，包括代码部署、数据库初始化和访问测试。最后，文章提醒读者注意网络安全法律风险

能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会F

如果你最近关注了DeepSeek的最新动态，可能会经常听到“蒸馏”（Distillation）这个词。但它到底是什么意思？为什么它如此重要？在本文中，将解释蒸馏的过程，并通过一个TensorFlow示例进行演示。通过本文的学习，你将更深入地理解和欣赏模型蒸馏的价值。# 教师模型keras.layers.Dense(10) # 不使用softmax，输出原始logits以用于蒸馏])注意，学生模型的

LLM大语言模型的出现，让许多系统或产品都有了更大的构建空间。这篇文章介绍了自己基于主流的RAG架构搭建一个医学智能问答系统的过程，一起来看看本文的梳理和解读。医疗智能问答是一个比较经典的医疗应用场景，在该场景下用户首先在对话系统中描述自己的症状，然后问答系统会根据输入的信息回复初步的医学建议。传统实现方法如规则引擎和知识图谱等由于缺乏对语境和语义的深层理解，导致无法处理过于复杂的问题。

做大模型相关的项目，会有这样的情形：领导交给你一个任务，说我们要微调出一个 70B 的领域大模型，需要多少硬件资源，并且预估一下训练时间，xxx 你来列一个清单，我去汇报。要回答这个问题，就需要弄明白 train 这个模型到底需要多少张 GPU 卡？今天我们就来聊聊：如何估计 LLM 的训练资源？首先来看第一个问题，在大模型的过程中，占用显存的大头主要分为四部分：模型参数前向计算过程中产生的中间激

自以GPT3为代表的大语言模型问世以来，纯文本模态的大模型和多种模态混合的多模态大模型都获得了迅速的发展，无论是学术界还是工业界。文本模态的大语言模型几乎学习了目前人类能够从公开渠道获取到的所有的文本数据，结合模型规模的扩大以及模型“涌现”能力，使得大语言模型的“智能”、“记忆”、“推理”、“对话”、“创作”等多方面的能力得到了长足的发展。互联网发展到今天，除了海量的文本数据之外，还产生了更多的多

HexStrike 6.0是一款AI驱动的自动化渗透测试框架，集成了200多种安全工具和50多个专用AI代理，旨在提升渗透测试效率。文章详细介绍了其Kali服务端和Windows客户端的部署步骤，并测试了其在Pikachu靶场中的表现，包括自动信息收集、漏洞扫描和报告生成等功能。虽然HexStrike能减少重复操作，但在真实环境中易触发风控、CTF比赛受限等问题仍存在。文章建议该工具适合新手和批量

哈喽，今天我们玩点高科技！。你可能会想，Swift不是写iOS和macOS应用的语言吗？居然还能和VLLM（可扩展大语言模型推理库）搭上关系？今天就带你探索如何使用Swift与VLLM进行推理加速与部署，结合这两者的优势，实战解决大模型的推理性能问题。