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硅谷也讲人情世故？

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大家好啊，今天，天才简史要换一种风格，不讲单个人物，而是讲一下从网络时代伊始就十分神秘的“黑客”人物群像故事。 一群行走在网络世界黑白边界的特殊人物，他们有强大的战力，叛逆的思想，也有十足的耐心，在数字世界中，总会时不时地出现一点他们的传奇事迹。 故事的起点，是“黑客”的两面，黑帽黑客和白帽黑客，故事的结尾，是AI安全蓝军，也是今年阿里云「AI安全」全球挑战赛以百万奖金“重金悬赏”的对象。 接下来，就让我们一起穿越时代，看看那群叛逆者！

个个都是编故事大王！AI宫斗，谁能成为后宫之主！ 剧情篇【自设剧情】

指令在宫斗篇的视频简介里 大家有什么建议可以评论，我都会看的

23_BSidesSF 2025 - AI末日倒计时：用开源模型逆向工程千亿级蠕虫病毒｜白帽黑客现场教学

前红队专家Dylan Ayrey在BSidesSF 2025揭露惊悚真相：一部智能手机+开源AI模型=千亿美元级网络蠕虫！视频深度拆解Morris蠕虫到NotPetya的40年进化史，演示如何用Llama模型突破安全对齐，实现自主漏洞扫描、CVE武器化、凭证横向移动。更揭示加密货币勒索与AI自动化的致命组合——当蠕虫学会在物联网设备自更新，全球基础设施将面临无差别打击。含现场实机演示：树莓派运行80亿参数模型攻破Elasticsearch，智能床变身攻击节点。这不是科幻，是已开源的危机！ 🏷️ 视频标签: AI安全,网络安全科普,蠕虫病毒,漏洞挖掘,红队技术,机器学习实战,加密货币勒索,物联网安全,CVE漏洞,逆向工程

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【人工智能毕设项目】基于深度学习的果蔬分类识别系统

【GFP001】基于深度学习的果蔬分类识别系统 1.数据准备：从网上公开数据集获取果蔬图像数据集。 2.数据统计与可视化：使用 matplotlib 库统计数据集中的图片数量，并生成可视化图表。 3.模型训练：使用 TensorFlow/Keras 训练 MobileNet 模型并保存。 4.模型评估：评估并记录模型性能指标（如准确率、混淆矩阵）。 5.评估结果可视化：生成训练曲线图和 ROC 曲线可视化展示模型性能。 6.用户界面设计：使用 PyQt5 框架设计美观的图形用户界面（GUI）。 7.图像上传与显示：实现用户上传果蔬图像并在界面中显示。 8.深度学习模型加载：加载预训练模型用于果蔬图像的分类识别。 9.图像分类识别：调用函数对上传的图像进行预测，返回果蔬类别。