区分了什么是强化学习需要解决的决策优化问题，详细解释了各符号在强化学习中所代表的含义，介绍了Gymnasium环境并用蒙特卡洛方法优化了21点问题。

基于上一篇文章内容的蒙特卡洛算法讲解了SARSA，并介绍了Q-Learning和Double Q-Learning，最后使用了SARSA和Double Q-Learning解决了Taxi问题。

一文梳理了几个主流LLM的发展及演化。

解释了为什么需要深度学习，实现了激活函数、求拓扑序列、自动求导，手写了前后向传播和优化代码，得到一个一维深度学习网络，并给出了多维版本和二维版本的可视化结果。

1.使用画图工具或MySQL Workbench等建模工具设计出相应的ER图，将局部ER图合并为一个整体ER模型，在ER模型中填加多样性约束，建立显示主键的ER模型，标识实体的属性，确认主键、外键。2.将上述ER图转化为关系模式，要求标出每个关系的主码和外码。3. 依据创建的模型，生成SQL语句，在MySQL里创建数据库和表。

本文详细地介绍了原始GAN的原理，并从数学公式上给予了解释，最终引出一个原始GAN论文中存在的“奇怪的问题”。

编译教材中的感染例子程序-bookexample-old.rar；使用该感染例子对 HelloWorld.exe 进行感染，以及病毒在感染文件时的具体操作、该病毒如何返回 HOST。找出该病毒程序存在的一些问题，并解决这些问题；编译教材中的感染例子程序-bookexample-new.rar；使用该感染例子对计算器 calc.exe 进行感染；手工恢复被感染的 calc.exe(功能恢复)。

在本次实验中，首先是学习使用iptables进行配置，接着在使用Open vSwitch和netns进行实验时，花费了一定的篇幅来学习其基本操作和配置方法。特别是在实现跨tag通信的功能时，如果遇到网络连接不通的问题，需要对路由表和网络配置进行调整来解决。最后，在模拟公有云中二层防火墙的实现方法时，学习了包括网络拓扑设计、防火墙规则配置和虚拟机间的通信等一系列配置手段。虽然这次实验理解上的难度稍大

本次实验主要是学习了配置网桥、建立隧道以及使用RSA秘钥等知识。本次实验深入讲解了这些技术的实现原理和配置方法，掌握了如何在网络中应用它们解决实际问题。在配置网桥方面，展示了如何在不同网络设备间建立虚拟链路，实现数据的快速转发和控制；在建立隧道方面，我介绍了如何通过公网建立虚拟的专用网络，将两台远程的设备连接起来，实现安全、稳定的远程访问和数据传输。此外，通过使用RSA秘钥，本实验也实践了如何实现

介绍了kali Linux 、nmap、msf、burpsuite、crunch等漏洞挖掘工具的相关操作，对基础的破解密码，远程控制等攻击手段有了初步认识与实践。