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个人简介:白帽极客,致力于开源事业,崇尚极客文化,追求技术知识,热衷于挑战未知领域。

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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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Phpsploit-Framework 使用与二次开发教程(一)

Phpsploit-Framework是一个基于PHP的高级渗透测试平台,提供WebShell、载荷生成、文件管理等功能。适用于红队作战、安全研究和教学演示。部署要求Linux系统+PHP7.4+Apache/Nginx,支持CLI和Web两种操作模式。首次初始化将生成唯一凭证(仅显示一次),需妥善保存。项目遵循GPLv3协议,强调合法合规使用。注意:Windows系统仅支持部分功能,完整功能需在Linux环境下运行。
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博文更新于 2 小时前 ·
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从“神秘图案”到“古代大数据”——用大白话聊聊《河图洛书》的技术研究

《河图洛书:古人留下的"智慧芯片"》摘要 河图洛书作为中华文化中的神秘图案,本质上是古人用数字、方位和五行构建的"原始数据库"。河图以点阵形式呈现五行与数字的对应关系,洛书则是最早的九宫幻方,两者共同构成了易经、中医等领域的理论基础。这些古老图案展现了古人"用数理解世界"的系统思维:将复杂世界简化为可操作的结构化模型,强调阴阳平衡与动态变化。对现代人而言,河图洛书的价值不在于预测命运,而在于提供整体观照世界的思维框架,帮助我们在信息爆炸时代建立系统
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博文更新于 前天 22:38 ·
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从“算命书”到“智慧库”——用大白话聊聊《易经》的技术研究

《易经》不是算命书,而是一套古老的"变化说明书",通过阴阳、八卦和六十四卦系统,揭示世界变化的规律。文章指出,《易经》的核心在于"变易、简易、不易"三大原则,它提供了一套思维工具,帮助人们在不确定性中做出决策。现代人可以从中学到趋势分析、情景模拟和辩证思维等实用智慧,将其作为"不确定性管理工具"。文章强调,学习《易经》应注重其思维方式而非迷信占卜,这样才能真正领悟这套穿越三千年的生存智慧。
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博文更新于 前天 22:34 ·
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在别人的故事里活成自己——演员的自我修养与沉浸式表演浅说

《演员的自我修养与社会工程学:沉浸式表演的艺术与技术》摘要 本文探讨了沉浸式表演的核心技术与哲学内涵。演员通过四个层次实现沉浸:从表面模仿到内心共情,再到身心合一的角色"生活",最终与观众共创沉浸场域。这种表演不仅需要技术训练(感官替代、情绪记忆等),更依赖演员的自我修养——持续的生活观察、自我认知和人文关怀。文章指出,沉浸式表演本质上是通过虚构角色拓展自我认知边界,其价值超越舞台:普通人亦可借鉴其共情力、专注力培养方法,提升人际理解与沟通质量。
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博文更新于 2025.12.12 ·
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从日常小动作看人心——行为心理学的浅说与深思

摘要:行为心理学通过观察肢体语言等外在行为揭示内心真实状态,即使语言掩饰也无法完全隐藏。该学科研究行为规律,认为习惯性动作和条件反射反映了心理机制。从巴甫洛夫的实验到认知行为互动理论,行为心理学揭示了环境对行为的塑造作用。其应用广泛,涵盖教育、管理、心理治疗等领域,帮助人们通过调整环境和习惯来改变行为模式。学习行为心理学能提升觉察力、自我调节能力和同理心,让我们在观察行为中更好地理解自己和他人,进而有意识地塑造理想的行为模式。
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博文更新于 2025.12.12 ·
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信息安全领域的心理测写术:从攻击者画像到防御策略

心理测写术在信息安全中的应用,是技术与人文的交汇点。它提醒我们:网络安全不仅是防火墙与加密算法的较量,更是对人性与行为的洞察与预判。在安全团队掌握技术硬实力的同时,辅以心理测写的软智慧,才能在复杂多变的威胁环境中保持主动与韧性。
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博文更新于 2025.12.12 ·
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实战案例分析:心理测写术在重大安全事件中的应用

心理测写术在信息安全领域的价值,在于它让我们不仅看见攻击的技术轨迹,更看见背后的“人”的逻辑与动机。这种洞察使防御体系从被动响应走向主动预判,从单点防护走向全局博弈。
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博文更新于 2025.12.12 ·
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命运的狂想(脑洞版):当命运成为可编程的分布式系统

我们既是用户,也是协作者在这个脑洞模型中,命运不再是冷冰冰的宿命,而是一个动态演化、人机共构的协作系统。我们每个人既是系统的终端用户,也是贡献代码的开发者。
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博文更新于 2025.12.09 ·
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命运的狂想(脑洞版):当混沌算法、量子纠缠与涌现意识重构「宿命」

本文探讨命运本质的技术化解读,提出"命运引擎"假说,将命运视为多维参数耦合的混沌系统。分析指出,命运轨迹受量子尺度初始条件(如基因表观标记、量子态坍缩方向等)的敏感影响,具有不可长期预测性。通过LSTM网络实验显示,纳秒级时间分辨率可提升意外事件预测准确率。
原创
博文更新于 2025.12.09 ·
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命运的狂想(脑洞版):当命运是一台超算的“bug级”输出

摘要:本文以技术视角重新解读"命运",将其比作基于量子纠缠的分布式计算系统。每个生命体被视为一个"计算节点",巧合是节点间的数据交互,选择则像区块链交易记录不可篡改。文中指出"命运BUG"如医学奇迹可能是系统异常波动,而人类可通过主动决策改写"默认运行路径"。最终强调命运超算的目标是输出丰富体验值,鼓励读者以技术思维面对困境,通过持续成长编写属于自己的"命运程序"。
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博文更新于 2025.12.09 ·
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SQLAlchemy 技术研究性教程(六)

我们的 SQLAlchemy 系列教程(基础→进阶→终章→番外→新篇→安全特辑)全部完结。愿你在技术的道路上,既能“跑得快”,更能“走得稳”。
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博文更新于 2025.12.02 ·
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SQLAlchemy 技术研究性教程(五)

SQLAlchemy 是“工具”,不是“目的”。真正的价值在于用它解决实际问题——让用户更快看到页面,让数据更安全可靠,让业务走得更远。
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博文更新于 2025.12.02 ·
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SQLAlchemy 技术研究性教程(四)

SQLAlchemy 是“工具”,不是“目的”。真正的价值在于用它解决实际问题——让用户更快看到页面,让数据更安全可靠,让业务走得更远。
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博文更新于 2025.12.02 ·
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SQLAlchemy 技术研究性教程(三)

本文摘要: 《SQLAlchemy工程级实践指南》深入探讨了SQLAlchemy在三个关键场景的应用:1)异步操作解决高并发问题,通过AsyncSession+异步驱动实现非阻塞查询;2)复杂查询技巧,包括聚合统计(func模块)、多表联查(join)和子查询应用;3)工程化规范,涵盖模型定义标准、Alembic迁移脚本管理和Repository模式封装。
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博文更新于 2025.12.02 ·
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SQLAlchemy 技术研究性教程(二)

这篇续篇就来解决这两个问题——用 Alembic 做数据库迁移​(让表结构变更“自动化”),​用 SQLAlchemy 性能调优技巧​(让查询“飞”起来)。依然是大白话+实战例子,包教包会!
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博文更新于 2025.12.02 ·
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SQLAlchemy 技术研究性教程(一)

​SQLAlchemy​ 就像个“数据库管家”——它帮你把 Python 对象和数据库表“绑”在一起(这叫 ORM,对象关系映射),让你用写 Python 类的方式操作数据库,不用再和 SQL 字符串死磕。而且它支持几乎所有主流数据库(MySQL、PostgreSQL、SQLite 等),切换数据库时几乎不用改业务代码!
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博文更新于 2025.12.02 ·
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第12篇:信息安全与AI——当人工智能遇上网络安全

信息安全已经进入"智能化对抗"时代!​​ 不懂AI的安全专家将被淘汰,不懂安全的AI工程师将面临巨大风险。​本章节将彻底改变你对网络安全的认知:​​ 不仅要学会用AI保卫系统,更要理解AI本身的安全隐患。我们要培养的是既懂AI又懂安全的复合型人才!
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博文更新于 2025.12.02 ·
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第11篇:RNN循环神经网络——让AI拥有记忆

《从健忘到记忆:RNN的革命性突破》 本文系统介绍了循环神经网络(RNN)的核心思想与关键技术。传统神经网络存在"健忘症"问题,无法处理序列数据的上下文依赖。RNN通过循环结构和隐状态机制,首次让AI具备了记忆能力,能够理解时序关系。文章详细解析了RNN的数学原理、PyTorch实现,并重点讨论了其致命缺陷——梯度消失问题。LSTM通过精巧的门控机制解决了这一难题,GRU则进一步简化了结构。这些技术已广泛应用于机器翻译、语音识别、医疗数据分析等领域,开创了序列建模的新纪元。
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博文更新于 2025.12.02 ·
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第10篇:CNN卷积神经网络——让AI看懂图片

本文深入解析了卷积神经网络(CNN)的工作原理和应用实践。首先对比了人类视觉处理与全连接神经网络的差异,指出CNN通过局部感知、参数共享和层次化学习有效解决了传统方法的问题。详细介绍了CNN三大核心组件:卷积层提取局部特征,池化层进行降维抽象,全连接层完成最终分类。通过PyTorch代码演示了LeNet-5和现代CNN的实现,并展示了特征可视化的方法。文章还列举了CNN在图像分类、自动驾驶、医疗影像等领域的广泛应用,同时分析了其面临的挑战和发展趋势。
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博文更新于 2025.12.02 ·
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第9篇:PyTorch入门——让电脑帮我们造AI

本文介绍了从手工实现神经网络到使用PyTorch框架的转变过程。手工实现存在代码冗长、调试困难、缺乏GPU加速等问题,而PyTorch提供了标准化流程、自动微分、模块化设计等优势。文章详细讲解了PyTorch的核心功能:张量操作、自动微分(autograd)、神经网络模块(nn.Module)、数据加载等,并演示了如何用PyTorch构建和训练神经网络解决XOR问题。此外还介绍了GPU加速、经典网络实现和最佳实践。
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博文更新于 2025.12.02 ·
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