能力说明:
深度理解Python的语法与数据类型知识,对运算符、控制语句、列表、元组、字典的应用等具有清晰的认知。理解Flask、Django等Web开发框架的原理、构建方法,掌握利用Python爬虫技术与常用工具进行数据收集的应用能力。
97年东北电力工业分析学士学位毕业,毕业以后一直从事IT相关的行业。也从未间断过这方面的学习,先后考取了CCNP、Java软件工程师、CISE、CISP-PTE、讯飞的Prompt Engineer、工信部的高级数据分析师、BEC剑桥商务英语中级、长春工大计算机第二学士学位。
本文详细解析了 vsftpd 2.3.4 版本中的“笑脸漏洞”,该漏洞允许攻击者通过特定用户名和密码触发后门,获取远程代码执行权限。文章提供了漏洞概述、影响范围及一个 Python 脚本,用于检测目标服务器是否受此漏洞影响。通过连接至目标服务器并尝试登录特定用户名,脚本能够判断服务器是否存在该漏洞,并给出相应的警告信息。
本文介绍了如何使用Python及其相关库(如`pandas`、`openpyxl`、`python-docx`等)实现办公文件格式间的转换,包括XLS转XLSX、DOC转DOCX、PPT转PPTX、Word转PDF及PDF转Word,并提供了具体代码示例和注意事项。
本文介绍了如何使用Python的`openpyxl`库设置Excel单元格中的文本对齐方式,包括文本旋转、换行、自动调整大小和缩进等,通过具体示例代码展示了每种对齐方式的应用方法,适合需要频繁操作Excel文件的用户学习参考。
本文介绍了如何使用Python结合Pandas和python-pptx库,根据Excel数据表自动批量生成个性化PowerPoint格式的奖状文件,详细步骤包括导入库、读取数据、替换模板占位符及保存文件,有效提升工作效率。
本文介绍了 Pandas 库中核心数据结构 Series 和 DataFrame 的四种创建方法,包括从列表、字典、标量和 NumPy 数组创建 Series,以及从字典、列表的列表、NumPy 数组和 Series 字典创建 DataFrame,通过示例详细说明了每种创建方式的具体应用。
马特赛特旋转算法是Python `random`模块的核心,由松本真和西村拓士于1997年提出。它基于线性反馈移位寄存器,具有超长周期和高维均匀性,适用于模拟、密码学等领域。Python中通过设置种子值初始化状态数组,经状态更新和输出提取生成随机数,代码简单高效。
在大模型应用中,编写有效的Prompt至关重要。本文介绍了如何编写高质量的Prompt模板,包括明确任务定义、选择高质量示例、优化任务指示和调整示例顺序。详细探讨了百炼平台提供的三种主要Prompt模板(ICIO、CRISPE、RASCEF)及静态和动态样例库的创建与应用,帮助提升模型性能。
本文介绍了如何使用阿里云百炼大模型服务平台构建一个多智能体的智能导购应用,并将其部署到钉钉。通过百炼的Assistant API,您可以快速构建一个包含规划助理、手机导购、冰箱导购和电视导购的智能导购系统。文章详细讲解了从创建函数计算应用、访问网站、验证智能导购效果到将商品检索应用集成到智能导购中的全过程,帮助您快速实现智能导购功能。
本文详细解析了HTTP 405 "Method Not Allowed" 错误,包括其定义、常见原因、示例代码及解决方案。通过检查API文档、修改请求方法或更新服务器配置,可有效解决此错误,提升Web开发效率。
多智能体系统(MAS)通过多个自主、交互式的智能体协同工作,能够更高效地解决复杂问题,提高系统的灵活性和鲁棒性。本文详细介绍了MAS的概念、特点及其在人工智能与机器人技术、经济与商业、交通管理、医疗健康和环境保护等领域的具体应用示例。
本文详细对比了人工智能领域的两个重要概念——Agent和大模型。大模型如GPT-3、BERT等,擅长自然语言处理任务,如文本生成、翻译等;Agent则是自主的软件实体,能够在特定环境中感知、决策并执行任务,如管理日程、控制智能家居等。文章介绍了它们的定义、功能、技术架构及应用场景,并总结了两者的核心差异和未来发展方向。
大模型是具有大量参数和复杂结构的深度学习模型,通过处理大量数据实现高效任务解决。其特点包括参数规模庞大、深层网络结构、预训练与微调、多任务学习和自适应能力。重要概念有注意力机制、Transformer架构、迁移学习和分布式训练。大模型的工作方式包括输入处理、特征提取、预测与损失计算、反向传播与优化,以及评估与微调。这些特性使其在自然语言处理、计算机视觉等领域取得显著进展。
大语言模型(如通义千问)凭借强大的自然语言处理能力,在内容创作、对话系统、翻译、信息抽取、代码生成、智能搜索、教育、企业管理和法律等领域展现巨大潜力,助力提升各行业智能化水平。
阿里云在大模型领域深入研究,推出了通义千问、通义万相、通义听悟等产品,涵盖自然语言处理、图像生成、语音识别等多个方面,同时提供行业专属模型和MaaS平台,致力于为企业和个人用户提供高效、智能的服务。
大模型Agent是基于大型预训练模型构建的智能体,具有强大的语言理解和生成能力,能完成多任务处理。其记忆功能包括短期记忆和长期记忆,支持上下文保持、知识积累、计划决策及内容创作,广泛应用于自然语言处理、问答系统、信息检索、辅助决策、教育、创意应用和客服等领域。
本文介绍如何使用Python和`tkinter`库构建一个高级计算器。该计算器支持基本运算(加、减、乘、除、求整、求余)、科学运算(平方根、幂等)以及简单的图形用户界面(GUI)。通过该项目,您将学习到如何处理用户输入、执行计算并显示结果。适合初学者提升编程技能。
在数据驱动时代,企业需高效处理实时数据流。Apache Flink作为开源流处理框架,以其高性能和灵活性成为首选平台。本文详细介绍Flink的核心特性和应用场景,包括实时流处理、强大的状态管理、灵活的窗口机制及批处理兼容性。无论在实时数据分析、金融服务、物联网还是广告技术领域,Flink均展现出巨大潜力,是企业实时数据处理的理想选择。随着大数据需求增长,Flink将继续在数据处理领域发挥重要作用。
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