Python
LLMs As Tool Makers：LLM制造工具
最近，来自Google DeepMind，普林斯顿和斯坦福的顶尖华人团队提出了一种全新的框架。现在，LLM可以像人类一样制作自己的工具了！ ChatGPT等大语言模型诞生以来，凭着强大的语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等，已经被人类玩出了花。 而OpenAI公开GPT-4后，最大的惊喜之一，莫过于插件模式的引入了。 插件使得GPT-4可以执行代码、搜索引擎、集成各种APP的功能。这无疑是对于L
vulnstack(红日)内网渗透靶场二: 免杀360拿下域控
前言 在我之前的文章vulnstack(一)打靶，我主要依赖Cobalt Strike进行后期渗透测试，这次我计划使用Metasploit框架(MSF)来进行这个阶段的工作。这个靶场与之前的不同之处在于它的WEB服务器安装了360安全卫士。虽然这增加了挑战的难度，但只要我们能够成功地进行免杀处理，就可以顺利进行渗透 靶场考察知识 1.weblogic漏洞 Oracle WebLogic是一个基于
【python】with as语句
读文件 读写文件是最常见的IO操作。python内置了读写文件的函数，用法和C是兼容的。 读写文件前，我们先必须了解一下，在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的，现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘，所以，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象（通常称为文件描述符），然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据（读文件），或者把数据写入这个文件对象（写文件）。 要以读文件的模式打
drf-基于角色的访问控制
目录一 权限控制ACLRBAC二 控制权限2.1 django中，如何做权限控制的2.2 我们开发中做权限控制2.3 基于django的auth+admin+第三方美化 快速开发1. 安装2. 配置文件配置，注册app3. 菜单栏定制4. 自定义菜单和页面5. 自定义按钮6. 切换图标7. 首页显示的隐藏2.4 djagno-vue-admin 一 权限控制 ACL RBAC RBAC(Role
【python教程】map、多进程与进度条
转载：【python教程】map、多进程与进度条 - 知乎 (zhihu.com) 今天讲讲我在实习中学到的一点 python 知识，核心内容是多进程，也即我们常说的并行计算。 map 首先提个问题，给出一个列表，对列表中的每个元素都平方，代码怎么写？ 最简单直观的方法自然就是 for 循环。 注：当然你也可以不定义函数直接循环，这里主要是为了方便开展下文。 学过列表推导式的同学可以写出更加
动手学深度学习P3.1-线性神经网络-线性回归
3.1 线性回归 回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 3.1.1 线性回归的基本元素 这一部分主要是各种原理及公式，还是需要直接去阅读全文~ 总结部分要点如下： 线性回归的前提假设 假设自变量X和因变量y之间的关系是线性的， 即y可以表示为X中元素的加权和，这里通常允许包含观测值的一
Python爬取豆瓣电影Top250 + 数据可视化
我的这篇博客的一些代码解释python大作业电影演员数据分析 1. 爬取数据 1.1 导入以下模块 1.2 获取每页电影链接 1.3 获取每部电影具体信息 1.4 保存数据 2. 数据可视化 2.1 导入以下模块 2.2 用pandas模块读取数据 2.3 各年份上映电影数量柱状图（纵向） 2.4 各地区上映电影数量前十柱状图（横向） 2.5 电影评价人数前二十柱状图（横向）
2023CISCN-badkey
该题给了很多p，q的约束条件 主要是限制你e与欧拉函数不互素的情况 这里只需要让construct([n,e,d,p,q])报错 报错条件有下面这些 好像这5个条件都实现不了，那么只能通过参数错误才能实现报错了。 那么就只能从逆元d出手，通过师傅们给的提示：给出个素数p，让d是p的倍数，使得d与n的公因数不等于1 那么我们就需要通过d，p，e求出q 我们令d=m*p,先求出满足条件的m值 [
权限控制，美化admin，签发token逻辑，放在序列化类中写
1 权限控制 1.2 我们开发中做权限控制 1.3 基于django的auth+admin+第三方美化 快速开发 1.4 djagno-vue-admin演示 签发token逻辑，放在序列化类中写 models.py views.py 注册用户： 登录用户： 效验是否登录： ser.py settings urls
构建LLM AI应用的几种范式思考
一、基础LLM模型的局限与对应的研发范式 单纯的LLM多轮交互更多面向C端消费场景，而B端应用场景需要LLM进行更多的被集成工作 更抽象、更本质地看，LLM充当的是物理世界人类语言—>信息世界比特信息的翻译者的角色，它带来的是一种新的人机交互方式的改变。 基于这种范式改变，传统的所有B端应用都有希望被重新定义和重构一遍。 只有思考的”大脑“，而缺少行动的”手脚“，无法在LLM模型
字节狂问1小时，小伙offer到手，太狠了！（字节面试真题）
文章很长，且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！疯狂创客圈总目录 博客园版 为您奉上珍贵的学习资源 ： 免费赠送 :《尼恩Java面试宝典》 持续更新+ 史上最全 + 面试必备 2000页+ 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费赠送 :《尼恩技术圣经+高并发系列PDF》 ，帮你 实现技术自由，完成职业升级， 薪酬猛涨！加尼恩免费领 免费赠送 经典图书:《Java高并发核心编程（卷1）加强版》 面试
VulnHub_DC-3渗透流程
VulnHub_DC-3 DC-3 是另一个特意建造的易受攻击的实验室，旨在获得渗透测试领域的经验。 与之前的 DC 版本一样，这个版本是为初学者设计的，尽管这一次只有一个flag、一个入口点并且根本没有任何线索。 必须具备 Linux 技能和熟悉 Linux 命令行，以及一些使用基本渗透测试工具的经验。 对于初学者，Google 可以提供很大的帮助，但您可以随时通过 @DCAU7 向我发送推文
自动化爬取京东数据-selenium
# 配置环境 Chrome 驱动链接：https://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html 代码 结果
python内置库--json
关于json JSON 是一种按照 JavaScript 对象语法的数据格式 相关介绍 https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Learn/JavaScript/Objects/JSON 很多网页和app前后端数据交换的数据的格式就是json,打开F12或者抓包工具就可以看到 py的json模块常用函数相关函数介绍 json.dumps(): 根据py对
python 操作 xlsx
目录读取/写入：openpyxldemo1 读取/写入：openpyxl demo1 更多文档： Python 下的 Excel 库 Python 对Excel文件 读取、写入、追加操作 [Haima的博客] http://www.cnblogs.com/haima/
【视频】支持向量机算法原理和Python用户流失数据挖掘SVM实例
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32604 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Bailey Zheng和Lijie Zhang 即使是同一种植物，由于生长的地理环境的不同，它们的特征会有所差异。例如鸢尾花，可分为山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。 假设此时您得到了一朵鸢尾花，如何判断它属于哪一类呢? 支持向量机算法原理 ·其主要思想是找到空间中的一个能够将所有数据样
Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据
全文下载：http://tecdat.cn/?p=22319 最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法（PLS）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据 。 步骤 建立PLS回归模型
R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型 这些模型的扩展包括更复杂的动力学，例如阈
用fetch实现Ajax
js传统的浏览器异步功能用XMLHttpRequest来实现。 现在的浏览器原生js倾向于用fetch来和服务器交互数据。 现实中，很多开发者用axios来实现，他们也都建议，初学者从fetch学起。 fetch用于向资源发起一个请求，收到并处理回应。 基本用法： fetch(url地址) 这个函数返回的是一个promise。promise的概念跟异步相关，感兴趣的同学可以去
git （本地仓库）和（远程仓库）之间的代码推送：013
这里先说明一下循序： 1. 创建（远程仓库）和（本地仓库） 2. 创建（远程仓库）和（本地仓库）之间的链接 3. 将（本地仓库）的代码推通过命令送到（远程仓库）；将（本地仓库）的代码通过（TortoiseGit小乌龟）推送到（远程仓库） 1. 创建（远程仓库）和（本地仓库），我这里已经创建好了 2. 创建（远程仓库）和（本地