知识图谱是一种结构化的语义知识库，它通过图的形式存储和表示实体（如人、地点、组织等）以及实体之间的关系（如人物关系、地理位置关系等）。知识图谱通常用于增强搜索引擎的语义理解能力，提供更丰富的信息和更准确的搜索结果。知识图谱的主要特点包括：1实体(Entity)：知识图谱中的基本单元，代表现实世界中的一个对象或概念。2关系(Relation)：实体之间的联系，如“属于”、“位于”、“创立者”等。3属

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1、网络安全理论知识（2天）①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。④等保简介、等保规定、流程和规范。（非常重要）2、渗透测试基础（一周）①渗透测试的流程、分类、标准②信息收集技术：主动/被动信息搜集、Nmap工具、Google Hacking③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF）、绕过IDS和反病毒侦察④主机攻防演练：MS17-01

人类在复杂的模式识别任务中非常出色。然而，他们通常依赖工具——如书籍、谷歌搜索或计算器——来补充他们的先验知识，以便得出结论。与人类类似，生成性人工智能模型也可以通过训练，使用工具来访问实时信息或建议现实世界中的行动。例如，模型可以利用数据库检索工具来访问特定信息，如客户的购买历史，从而生成量身定制的购物推荐。或者，基于用户的查询，模型可以进行多次API调用，向同事发送电子邮件回复，或代表用户完成

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AnimateDiff是什么是一个能够将个性化的为图像的扩展模型，它可以在无需特定调整的情况下实现动画效果。通过这个项目，用户可以将他们的想象力以高质量图像的形式展现出来，同时以合理的成本实现这一目标。随着文本到图象模型(例如，StableDiffusion)和相应的个性化技术(例如，LORA和DreamBooth)的进步，现在每个人都可以将他们的想象力转化为高质量的图像。随后，为了将生成的静态图

然而，对于企业来说，如何让这些模型了解并遵循内部的代码规范、使用自定义组件和公共库，仍然是一个挑战。AI大模型应用所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。未来的工作可以集中在进一

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虽然对于大多数人来讲，由于我们的电脑配置等原因，部署本地大模型并且达到很好的效果是很奢侈的一件事情。但是这并不妨碍我们对其中的流程和原理进行详细的了解如果你对AI大模型应用感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用。

在日常生活中,不难发现,chatgpt通过文本输入进行处理后返回的也是文本内容,就像是一个只有头的人,能听能思考能说话,但是无法行动.而Agent是一种能够自主决策、采取行动以达到某种目标的实体。被解释为"智能体"或者"代理".代理的核心思想是通过大模型来选择要采取的一系列行动.在常规结构下,一系列行动都是硬编码,是已规定好的行为路线,而在代理中,是用大模型作为推理引擎来确定并采取行动的.通俗的讲