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Prompt Engineering实战:从零构建你的LLM黑客挑战赛

本文深入探讨了Prompt Engineering在LLM黑客挑战赛(如NSSCTF)中的实战应用,从基础指令设计到对抗性Prompt技巧,帮助读者掌握如何通过精心设计的Prompt引导大型语言模型完成复杂任务。文章特别强调了在网络安全竞赛中的实用策略和代码生成技巧,为参赛者提供了一套完整的Prompt设计方法论。

#网络安全
基于Hadoop的招聘数据全流程分析系统(Java实现,含Web界面与完整部署脚本)

这个资源包提供一个可直接运行的招聘数据分析系统,用Java开发,底层依托Hadoop生态完成大数据处理。整个流程覆盖原始招聘数据导入、清洗、MapReduce统计计算、结果存入HDFS,再到Web页面可视化展示。web目录是前端展示模块,支持查看职位热度排行、各城市岗位数量对比、主流技术栈关键词云、薪资区间分布等常见分析图表;BigDataTest和Hadoop目录封装了核心分析逻辑;shell目

Windows下可直接运行的C#版TCP双向通信调试工具(含完整VS工程与图标资源)

一套开箱即用的TCP调试工具,包含客户端和服务端两个独立可执行模块(TCP_IP.exe),基于C# WinForms开发,适配Windows系统。源码结构清晰,核心功能封装在TCP_IP.cs中,支持手动配置IP、端口、编码格式,实时收发文本数据,状态指示灯(green.png/red.png)直观显示连接状态。配套myConfing.cs实现配置持久化,cMyMathClass.cs提供基础数

C#写的AGV小车路径模拟器,拖拽添加车辆+实时轨迹动画演示

一款面向教学和基础调度验证的AGV路径模拟工具,用C#开发,带完整图形界面。支持鼠标拖拽方式动态添加多辆AGV小车,手动设定起点、终点和行驶路径,运行时实时显示小车位置变化与移动轨迹动画。内置路径管理(Path)、串口通信模拟(Comport)、配置文件加载(Config)和卡通风格小车图元(CartoonClass),方便快速构建行为逻辑。界面包含登录页(LoginForm)、主操作页(Main

含股票预测模板的多变量LSTM时序建模Python代码包(TensorFlow+Keras)

直接运行就能上手的LSTM时间序列预测工程,用Python和TensorFlow/Keras实现,支持多个输入变量和多步未来值预测。数据处理部分覆盖CSV文件读取(含airline-passengers、dataset_1、dataset_2等示例)、缺失值填充、5种滑动窗口切分方式(比如3→1移动窗口、时间步长型等)、特征标准化与序列重构。模型结构丰富:基础单步预测(1→1)、多步输出(Mult

Java Swing写的车辆信息管理系统(含MySQL建库脚本、运行说明和课程设计报告)

一个开箱即用的Java桌面程序,用Swing做界面,连接MySQL管理车辆数据。包里有完整的数据库建表脚本(车辆管理系统.sql),双击就能执行;有清晰的使用说明(使用说明.txt),告诉你怎么添加车辆、修改信息、按车牌或品牌筛选查询;还附带一份规范的课程设计报告(车辆管理系统.docx),涵盖需求分析、系统设计、代码结构和测试结果。项目源码放在src目录,已按标准MVC思路组织,类职责分明,关键

gdspy 1.6.2 官方源码包:含GDSII读写、布尔运算、贝塞尔曲线与图形预览的Python版图工具

gdspy 1.6.2 是专为集成电路版图设计开发的Python库,完整支持GDSII格式文件的生成、解析、编辑和导出。源码包内置核心功能模块:library.py管理GDSII库结构,polygon.py构建多边形图形,path.py绘制带宽路径,curve.py实现贝塞尔曲线插值,label.py添加文本标注,gdsiiformat.py处理二进制GDSII读写,operation.py提供并

微信小程序+SpringBoot实现的中国各地美食推荐系统(含论文、演示视频、全套源码)

一个开箱即用的中国美食推荐平台毕业设计项目,前端是微信小程序(mp-weixin),后端基于SpringBoot开发,数据存储使用MySQL,配套完整管理后台(admin-ui)。系统支持三类角色:管理员可管理用户、审核商家与分享内容、维护美食分类和系统配置;商家能注册入驻、发布并管理自家美食信息、查看订单状态;普通用户通过微信一键登录,浏览全国特色菜系、查看真实用户发布的美食图文分享、在线下单。

PyInstaller 4.1离线部署包(适配Python 3.6,含future、pefile及Windows一键安装脚本)

专为无网络环境设计的PyInstaller 4.1本地安装方案,完整支持Python 3.6运行时。包内直接集成pyinstaller-4.1-py3.6.egg主程序,以及两个关键依赖:future-0.18.2-py3.6.egg(解决Python 2/3语法兼容问题)、pefile-2021.9.3-py3.6.egg(用于解析Windows可执行文件PE结构)。附带make.bat批处理脚

YOLOX+ByteTrack联合推理部署包:OpenCV+ONNX Runtime跨平台C++与Python双实现

一套即拿即用的目标检测与多目标跟踪一体化部署方案,底层基于YOLOX-s检测模型和ByteTrack在线跟踪算法,全程使用OpenCV做图像预处理与结果可视化,ONNX Runtime执行模型推理,不依赖PyTorch或TensorFlow。支持Windows、Linux、macOS三大系统,适配边缘设备与轻量服务场景。包内含完整C++工程(含CMakeLists.txt、源码、Eigen 3.3

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