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深度学习小白入门笔记
深度学习
/机器学习入门基础数学知识整理(一):线性代数基础,矩阵,范数等
前面大概有2年时间,利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列,和
深度学习
方法系列,还有一个三十分钟理解系列(一些趣味知识);新的一年开始了,今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点,研究一些基础课题
chljerry_mouse
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2025-03-13 15:19
线性代数
深度学习
机器学习
图像去雾常见数据集
近年来,随着
深度学习
技术的快速发展,图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础,本文将介绍一些常用的图像去雾数据集,包括其特点、应用场景以及下载地址。
梦姐的编程日志
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2025-03-13 13:09
图像处理
深度学习
人工智能
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测
数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长,分为上下两篇,下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测(续)前言近几年来,在计算机视觉领域,利用
深度学习
卷积
格图素书
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2025-03-13 13:08
目标检测
人工智能
计算机视觉
深度学习
中的异构特征介绍
深度学习
,特别是现在的大模型,数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征,这些特征类型不同、来源不同,因此称之为”异构特征“。
赫连达
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2025-03-13 13:08
深度学习
人工智能
(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3:测试模型
4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的
深度学习
模型,主要用于文本生成任务。在加载模型时,首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。
码农三叔
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2025-03-13 13:37
训练
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多模态)
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transformer
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大模型
零基础转行学网络安全怎么样?能找到什么样的工作?
那么,零基础
小白
可以学网络安全吗?答案是肯定的。
网络安全苏柒
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2025-03-13 13:06
web安全
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计算机网络
网络安全
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人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南:释放GPU潜能的
深度学习
推理优化之道
TensorRTTensorRT(TensorRuntime)是英伟达(NVIDIA)推出的高性能
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推理(Inference)优化器和运行时库,专为在NVIDIAGPU上高效部署
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模型而设计
天机️灵韵
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2025-03-13 13:36
具身智能
VLA
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算法
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pytorch
AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别?
技术原理:主要利用自然语言处理和
深度学习
技术,分析文本的风格、语法结构和语义连贯性,以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标:主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃
真不二价825
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2025-03-13 13:06
论文查重
AI论文写作
AIGC
论文查重
PyTorch安装与环境配置终极指南:从零搭建高效
深度学习
开发环境(一)
一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1
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环境的核心挑战
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开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系:硬件兼容性:GPU型号(NVIDIA系列)与CUDA版本的匹配软件依赖链:Python版本→PyTorch
WHCIS
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2025-03-13 12:02
python
pytorch
人工智能
深度学习
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【梯度下降算法】
1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪
深度学习
革命使梯度下降算法获得新生:2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2
蝉叫醒了夏天
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2025-03-13 12:01
机器学习
算法
深度学习
基础-onnxruntime推理模型
以下是一个完整的示例,展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理:importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=
yuweififi
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2025-03-13 11:49
深度学习
人工智能
python
小白
精华快速上手知识笔记(简短版)
PYTHON基本语法目录一、变量和数据类型1.变量2.数据类型二、基本函数输出函数-print()输入函数-input()类型转换函数长度函数-len()数学运算函数(在math模块中)定义函数调用函数三、数据结构列表(list)字典(dict)元组(tuple)四、基本库NumPy(用于数值计算)Pandas(用于数据处理和分析)Matplotlib(用于数据可视化)Scikit-learn(用
小白探索中
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2025-03-13 10:38
笔记
python
基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)
对机器学习和
深度学习
拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2025-03-13 09:36
AIGC
Text2SQL
微调
实战教程
java日记1(
小白
常见的错误)
一.找不到文件出现这种情况的话1.检查自己文件名是否输入正确2.检查文件所在目录是否正确二.主类名和文件名不一致例如该文件名是lianxi而主类名为lianxi01,应把两者统一三.缺少分号根据提示添加分号即可(分号要英文模式下的!!!)
xxxlllli
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2025-03-13 09:32
java
java
小白
日记35(BigInteger和BigDecimal类)
应用场景介绍:(1)BigInteger适合保存比较大的整型(2)BigDecimal适合保存精度更高的浮点型(小数)BigInteger的使用importjava.math.BigInteger;publicclassBigIntegerExample{publicstaticvoidmain(String[]args){//创建两个BigInteger对象BigIntegernum1=newB
xxxlllli
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2025-03-13 09:30
java
开发语言
计算机视觉算法实战——茶园害虫识别(主页有源码)
随着
深度学习
技术的快速发展,茶园害虫识别的准确性和效率得到了显著提升,为智慧农业提供了强有力的技术支持。2.当前相关算法在茶园害虫识别领域,常
喵了个AI
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2025-03-13 08:24
计算机视觉实战项目
计算机视觉
算法
人工智能
小白
快速上手React 看这篇就够了!!(基础篇)
本篇可以快速了解React的基础语法,便于遗忘时快速复习,里面的小案例通俗易懂,没有废话,只有简单、简单、还是简单!目录一、为什么要学React?二、React入门三、JSX语法1、使用JSX创建元素2、为什么在脚手架中可以使用JSX语法3、嵌入JS表达式4、JS条件渲染5、JS列表渲染6、样式处理四、React组件1、函数创建组件2、类组件3、抽离成单独的JS文件五、React事件处理1、事件绑
一朵好运莲
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2025-03-13 06:11
react.js
前端
前端框架
训练大模型LLM选择哪种开发语言最好
以下是常见语言的分析和推荐:---1.Python(首选语言)优势:-生态系统丰富:主流
深度学习
框架(PyTorch、TensorFlow、JAX)均以Python为主要接口,提供完整的工具链(数据处理
大0马浓
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2025-03-13 05:09
人工智能
训练
python
Vue循环动态生成标签--
小白
教学
今天写代码,使用Vue从数据库中动态获取数据,循环生成到页面。一直都会用,今天好好捋一下思路。一:定义属性首先在Vue实例中定义集合用于接收数据。注意:如果使用组件则必须使用data()回调函数。这点涉及到vue的虚拟DOM树,有兴趣的可以去看一下,这里就不赘述了。//我这里使用的是组件,使用data回调函数data(){return{//newList是自定义的名字newList:[]}}//如
兢兢业业的小白鼠
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2025-03-13 04:30
日常练习
ajax
vue.js
javascript
动手
深度学习
笔记(二十九)5.5. 读写文件
动手
深度学习
笔记(二十九)5.5.读写文件5.
深度学习
计算5.5.读写文件5.5.1.加载和保存张量5.5.2.加载和保存模型参数5.5.3.小结5.5.4.练习5.
深度学习
计算5.5.读写文件到目前为止
落花逐流水
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2025-03-13 04:29
pytorch实践
pytorch
pytorch
【
深度学习
】从全连接层到卷积
从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据,其中行对应样本,列对应特征。对于表格数据,我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互,但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时,多层感知机可能是最好的选择,然而对于高维感知数据,这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如,在之前猫狗分类的例子中:假设我们有一个足够充分的照片数据集,数据集中是拥有标注的照片,每张照片具有百万级像素,
熙曦Sakura
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2025-03-13 04:56
深度学习
深度学习
人工智能
【
深度学习
】微积分
微积分在2500年前,古希腊人把一个多边形分成三角形,并把它们的面积相加,才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状(比如圆)的面积,古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示,内接多边形的等长边越多,就越接近圆。这个过程也被称为逼近法(methodofexhaustion)。事实上,逼近法就是积分(integralcalculus)的起源。2000多年后,微积分的另一支,微分(di
熙曦Sakura
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2025-03-13 04:26
深度学习
深度学习
人工智能
LeNet-5卷积神经网络详解
LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构,是
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领域的一个重要里程碑。
LChuck
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2025-03-13 02:12
深度学习
人工智能
神经网络
深度学习
数据结构
计算机视觉
AIGC
基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
该系统采用YOLOv11作为核心检测算法,这一算法融合了先进的
深度学习
技术和创新的网络架构,
FL1623863129
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2025-03-13 02:12
深度学习
YOLO
pytorch
人工智能
2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。
文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列,它结合了
深度学习
和自然语言处理的技术,旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。
BigSharkTech 必杀技
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2025-03-12 22:14
用AI来理解AI
人工智能
语言模型
自然语言处理
如何增强机器学习基础,提升大模型面试通过概率
面试官不仅要求候选人熟练使用
深度学习
框架(如PyTorch、TensorFlow),还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手
weixin_40941102
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2025-03-12 19:55
机器学习
面试
人工智能
单片机开发为什么不用C++?
很多
小白
觉得,C语言这老古董,语法简陋得像石器时代的产物,为什么还牢牢霸占着单片机开发的江山?而C++,这个号称优雅、现代、面向对象的"编程贵族",为啥在单片机开发中几乎没人用。
无际单片机编程
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2025-03-12 18:18
单片机
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嵌入式开发
c++
开发语言
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stm32
算力服务器主要是指什么?
算力服务器对于人工智能领域来说,在
深度学习
模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色,算力服务器可以执行大规模的矩阵计算,加速神经网络的训练和推理过程,帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。
wanhengidc
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2025-03-12 16:38
服务器
运维
【大数据入门】第三章·数据预处理
个人主页:十二月的猫-CSDN博客系列专栏:《
小白
读透AI原理》_十二月的猫的博客-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步,十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.为什么要进行数据预处理2.1
十二月的猫
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2025-03-12 16:35
《小白读透AI原理》
大数据
大数据入门
人工智能入门
数据处理
大模型问答机器人如何实现自然交互
大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),
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,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,
杭州大厂Java程序媛
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2025-03-12 16:02
DeepSeek
R1
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AI人工智能与大数据
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golang
架构
人工智能
用物理信息神经网络(PINN)解决实际优化问题:全面解析与实践
关键词:物理信息神经网络;优化任务;
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;强化学习;航天器轨道一、
青橘MATLAB学习
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2025-03-12 14:23
深度学习网络设计
人工智能
深度学习
物理信息神经网络
强化学习
vue2 - 实现elementUI表格组件table动态添加或删除行功能,表格列表动态新增/插入/删除表格行,可编辑单元格/点击修改表格内数据并更新数据列表(支持接口懒加载、表格分页、复杂嵌套表格)
提供详细示例代码,新手
小白
复
街尾杂货店&
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2025-03-12 13:20
前端组件与功能(开箱即用)
elementui
vue
Table动态表格
table动态新增删除编辑
动态增加一行并能编辑内容数据
行内编辑功能并且校验是否为空
懒加载数据表格分页怎么办
为什么VAE效果不好,但VAE+diffusion效果就好了?
VAE(VariationalAutoencoder,变分自编码器)是一种基于概率生成模型的
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框架,主要用于数据生成和潜在空间建模。
AndrewHZ
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2025-03-12 12:43
深度学习新浪潮
算法
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扩散模型
VAE
生成式模型
技术分析
【笔试面试】秒懂
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模型小型化:蒸馏法、剪枝…
蒸馏:主要思想是,通过大模型指导小模型学习。剪枝:网络剪枝的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除,然后再重新finetune网络进行微调。紧凑模型设计:MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle),前者通过分组卷积降低计算量,后者促进信息在不同组之间流转
聊北辰同学
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2025-03-12 11:08
轻量级神经网络
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Transformer 的原理是什么?
解决方案:Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的
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架构,最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出
玩人工智能的辣条哥
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2025-03-12 11:08
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入门(4)
在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型,这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业,那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片,也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类,数据集包含5000张猫和狗的图片(2500张猫的图片,2500张狗的图片)。我们将2000张图片用于训练,1000张用于验证,2000张用于测试。将介
yyc_audio
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2025-03-12 10:26
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计算机视觉
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Python训练的机器学习模型【保存】 和【加载】的方法?
现有的机器学习模型保存方法有三种,分别为使用pickle(通用)、joblib(大型模型)、HDF5(存储
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模型的权重)二.Python保存模型的三种方式1.方式一:pickle模块【通用】pickle
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深入解析模型蒸馏(Knowledge Distillation):原理、方法与优化策略
深入解析模型蒸馏(KnowledgeDistillation):原理、方法与优化策略1.引言随着
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模型规模的不断增长,训练和部署大模型的计算成本也越来越高。
赵大仁
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10步构建Unity游戏:从概念到发布的秘密
无论你是编程
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,还是资深码农,Unity都为你敞开了大门。让我们一起踏上这段俏皮可爱、通俗易懂的Unity游戏开发之旅,
墨瑾轩
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一起学学C#【一】
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大模型面试--大模型(LLMs)基础面
目前主流的开源大模型体系有以下几种:1.Transformer系列Transformer模型是
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中的一类重要模型,尤其在自然语言处理(NLP)领域。
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智能制造中的工业大数据分析实践
智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造,工业大数据,数据分析,机器学习,
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,预测性维护,质量控制,生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3
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LLM大模型落地实战指南
AI大模型应用入门实战与进阶
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方法:使用卷积神经网络(CN
路野yue
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赋能中文情感分析:让机器读懂中国人的喜怒哀乐
在表情包与网络黑话齐飞的数字时代,中文情感分析技术正经历一场由
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驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。
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本文为365天
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训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量,其中只有一个元素的值为1,其余元素的值为0。
无涯学徒1998
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2025-03-12 07:06
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[网络安全自学篇] 一.
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最近开始学习网络安全相关知识,接触了好多新术语,感觉自己要学习的东西太多,真是学无止境,也发现了好几个默默无闻写着博客、做着开源的大神。准备好好学习下新知识,并分享些博客与博友们一起进步,加油。非常基础的文章,大神请飘过,谢谢各位看官!文章目录一.工具&术语1.网安术语2.常用工具3.推荐文章二.常见攻击1.SQL注入2.XSS跨站3.越权漏洞4.CSRF跨站请求伪造5.支付漏洞三.音乐异或解密示
鱼馬
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第一篇:CTF入门指南:了解CTF的基本概念与比赛形式
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入门CTF解题到成为CTF大佬系列文章##引言CTF(CaptureTheFlag)是一种网络安全竞赛,参赛者需要通过解决各种安全相关的题目来获取“Flag”,从而得分。
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【基于
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阿_旭
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2025-03-12 05:51
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第二篇:CTF常见题型解析:密码学、逆向工程、漏洞利用、Web安全
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入门CTF解题到成为CTF大佬系列文章##第二篇:CTF常见题型解析:密码学、逆向工程、漏洞利用、Web安全###引言在CTF比赛中,题目类型多种多样,涵盖了网络安全领域的多个方向。
菜腿承希
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2025-03-12 05:21
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cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集 百度云
康奈尔大学抓取数据集是基于
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工科pai
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2025-03-12 05:20
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笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于
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笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于
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Vertira
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2025-03-12 04:38
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