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先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7
深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!
因此收集整理了一份《2024年最新网络安全全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上网络安全知识点,真正体系化!
由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新
如果你需要这些资料,可以添加V获取:vip204888 (备注网络安全)
重点:深入理解Zero/One/Few-Shot,让模型可以更好地处理新任务
重点:在windows环境下,使用transformer调用Baichun-7B模型
重点:在windows环境下,使用transformer设置模型参数/System Prompt/历史对话
重点:在linux环境下,使用transformer设置模型参数/System Prompt/历史对话
重点:调用KnowLM模型,实现知识抽取
重点:优化模型参数,提高知识提取效率和质量
重点:Milvus Lite向量数据库的基本使用
重点:Milvus Lite向量数据库的进阶使用
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(一)
重点:qwen-7b-chat集成vllm
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(二)
重点:gunicorn+flask构建AI服务
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(三)
重点:supervisor提升服务的稳定性
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(四)
重点:鉴权和限流提升AI服务的安全性和稳定性
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(五)
重点:定时任务处理隐藏盲点
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(六)
重点:改变模型自我认知
开源模型应用落地-qwen-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(七)
重点:AI服务性能优化
开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(八)
重点:qwen1.5-7b-chat集成vllm
开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势(九)
重点:qwen1.5-7b-chat集成vllm,构建与OpenAI-API兼容的API服务
重点:使用HttpURLConnection/OkHttp/HttpClient多种方式调用AI服务
重点:使用Netty库快速构建WebSocket服务,实现客户端与AI服务交互
重点:spring boot集成netty服务,实现用户界面交互
重点:构建websocket身份校验机制,避免无效连接
重点:构建websocket心跳机制,及时释放一些无效的连接
重点:使用线程池提升处理效率
重点:使用Redis队列和分布式锁实现请求排队
重点:使用SLB实现AI服务水平扩容
重点:多级数据缓存概述
重点:使用HanLP进行词性标注,并使用Redis作为一级缓存
重点:使用向量数据库作为二级缓存,来为AI服务减负,提升处理效率
重点:使用RocketMQ提升处理效率
重点:统计问题的请求频次,实现热门问题的实时缓存
重点:使用DFA算法检测用户输入内容的合法性
零基础入门
对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。
同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供:
因篇幅有限,仅展示部分资料
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。
需要这份系统化的资料的朋友,可以添加V获取:vip204888 (备注网络安全)
一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!
展示部分资料
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。
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[外链图片转存中…(img-gMjBVbJt-1713597932222)]
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