离线靶场：安全实践的理想平台 离线靶场是专为渗透测试设计的虚拟化环境，模拟真实网络和应用场景，用于漏洞挖掘和技能训练。其核心价值包括： 安全实践：提供无风险环境，支持从信息收集到漏洞利用的全流程训练 风险控制：隔离环境避免对真实系统造成影响 漏洞模拟：覆盖XSS、SQL注入等常见漏洞类型 技能提升：支持工具使用、防御机制绕过等进阶训练 热门靶场推荐： DVWA：6k+星，支持SQL注入/XSS等漏

介绍一个在github上很火的项目，其主要的想法是从头构建一个大模型，作者在这个项目中详细说明了每个步骤以及代码的处理逻辑，大家可以参考，https://github.com/FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch代码结构如下：├── src/│ │ ├── mlp.py # 多层感知机（MLP）模块的定义│ │ ├── attention.py # 注意力机制

AI大模型发展得如火如荼，可以遇见未来的千行百业都会被AI重塑，想要跟上AI科技发展的浪潮，唯有学习AI，认识AI，应用AI。于是整理了目前市面上关于AI大模型的学习资料，供你学习时选择适合自己的资料。面向开发者的大模型手册，主打 LLM 全方位入门实践。本项目，对原课程内容进行筛选、翻译、复现和调优，覆盖从 Prompt Engineering 到 RAG 开发、模型微调的全部流程，用最适合国内

在当前大语言模型（LLM）的应用生态中，函数调用能力（Function Calling）已经成为一项不可或缺的核心能力。它使LLM能够通过调用外部API获取实时信息、操作第三方服务，从而将模型的语言理解能力转化为实际的行动能力。从电子设计自动化到金融报告生成，从旅行规划到智能家居控制，函数调用正在将LLM的应用版图快速扩展到各个领域。然而，如何让LLM更准确地理解和使用函数接口，一直是困扰研究者和

ELK Stack日志分析教程摘要 本文介绍ELK Stack(Elasticsearch+Logstash+Kibana)作为安全运维核心工具的应用。ELK能集中分析分散日志，快速定位安全事件。教程包含： 组件分工：Elasticsearch存储日志、Logstash收集处理、Kibana可视化分析 Docker快速搭建ELK环境，适合新手入门 实战演示收集Linux系统日志(如/var/log

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CTF Web入门三步走：从源码探秘到SQL注入 本文为CTF Web新手精选3道基础题，手把手教学如何快速拿flag。首先通过"view_source"学会查看网页源码获取隐藏flag；接着在"robots"题中掌握robots协议和Base64解码技巧；最后通过"simple_sql"学习基础SQL注入方法。每道题均包含详细解题步骤、

岗位适配：中高级安全运维（加分题）面试官考察点：判断你是否会用企业级日志工具（区别于基础 grep）小白答案：ELK 是 Elasticsearch（存日志）、Logstash（收日志）、Kibana（查日志）的组合，像 “日志的快递站 + 仓库 + 查询机”。

本技术报告深入研究了微调大型语言模型（LLMs）的过程，融合了理论见解和实践应用。首先追溯了LLMs的历史发展，强调它们从传统自然语言处理（NLP）模型的演变及其在现代人工智能系统中的关键角色。分析区分了各种微调方法，包括监督学习、无监督学习和基于指令的方法，强调它们对特定任务的各自影响。报告介绍了一个结构化的七阶段微调管道，涵盖了从数据准备到模型部署的完整生命周期。关键考虑因素包括数据收集策略、

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