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《动手学大模型》系列编程实践教程是由上海交通大学2024年春季《人工智能安全技术》（NIS3353）课程拓展而来的系列编程实践教程，旨在为初学者提供一条清晰的大模型入门路径。一项开源公益编程实践教程项目，为初学者和研究者提供系统、实用且前沿的大语言模型（LLM）入门指导，涵盖从基础微调、提示工程到高级主题如模型对齐、越狱攻击、隐写术、多模态建模及 GUI 智能体开发等多个方向。 《动手学大模型》系列编程实践教程开源项目官网入口网址：https://github.com/Lordog/dive-into-llms 《动手学大模型》系列编程实践教程的核心价值与特色： 从零到实战：适合对AI大模型感兴趣的学习者，通过实战案例快速上手，弥补了仅看论文或抽象理论的空白。深度实践：不仅提供代码实现，还深入探讨了大模型的安全与对齐问题，如语言模型水印嵌入与检测、越狱攻击的原理与防御等。多模态拓展：涵盖了ImageBind模型及其音频、视频、图像扩散模型的应用，展示了多模态大模型的前沿技术。公益资源：教程完全免费，且在GitHub上获得了1.6K+星标，受到广大学习者的欢迎，是当前中文大模型学习资源中较为系统和完整的一套。 《动手学大模型》系列编程实践教程不仅是一本教程，更是一本结合了安全技术视角的实用手册，非常适合想通过代码实操深入理解LLM的学生和开发者。

传智教育（www.itcast.cn）是一家专注于IT技术培训的教育机构，提供多种IT领域的课程和资源。传智教育的官方网站是https://www.itcast.cn)，该网站提供全面的IT培训课程和资源。此外，传智教育还提供包括web前端、人工智能、大数据、Python等在内的多种热门IT课程。 传智教育官网网址：http://www.itcast.cn/ 传智教育致力于提供高水平的IT技术教育培训服务，其课程内容紧跟市场需求和技术发展，涵盖从基础入门到高级专业的全方位培训。 业务范围与特色 多样化的IT培训课程：传智教育提供包括Java、人工智能、Python、PHP、C++和大数据等在内的多门IT培训课程，满足不同学员的学习需求。产业互联网大会：传智教育成功举办了2020产业互联网大会，聚焦智能制造、大数据、新基建崛起与企业数字化转型落地等议题。战略合作：传智教育与金山云达成战略合作，共同促进数字化人才培养。数字化人才培养课程：传智教育的人工智能高级软件工程师课程覆盖自然语言处理NLP、计算机视觉CV、数据挖掘、ChatGPT等AI前沿技术，旨在培养AI专精型人才。 传智教育通过自主研发优质课程内容、教学系统和自有教研团队，为学员提供高水平的IT技术教育培训服务。公司在全国多个城市设有教学中心，并与多家企业及高校建立了紧密的合作关系，为学员提供就业机会和实习平台。

洛谷是一个专注于编程和算法竞赛的在线平台，为广大的编程爱好者和竞赛者提供了一个丰富的学习和交流环境。 洛谷官网入口网址：https://www.luogu.com.cn/ 洛谷（https://www.luogu.com.cn）是中国知名的在线编程评测系统（OJ），成立于2013年，由上海洛谷网络科技有限公司运营。其核心功能包括算法题库、社区交流、在线评测及竞赛服务，覆盖从初学者到竞赛选手的全阶段需求。 核心功能与服务 题库与评测：提供丰富的题目资源，涵盖NOIP、NOI、ACM等竞赛题型，支持C++、Java等多种语言，并配备详细的评测反馈。RemoteJudge：支持跨平台提交其他OJ（如Codeforces、AtCoder）的题目，但需绑定账号或实名认证。比赛与训练：定期举办官方和团队公开赛（如入门赛、月赛），并提供题单系统辅助系统性训练。社区与学习：包含讨论区、专栏文章、云剪贴板等功能，适合交流与学习。 特色服务 洛谷网校：提供算法竞赛课程，面向弱校选手提供低成本学习机会。奖项认证：用户可通过实名认证绑定CCF官方奖项（如CSP-J/S、NOIP），提升社区信誉并解锁高级功能。团队功能：支持创建免费或付费团队，协作出题或组织比赛。 洛谷不仅服务于个人用户，还为学校和企业提供编程比赛协办、命题咨询等服务，并出版教材《深入浅出程序设计竞赛》。其开放性（如支持用户出题）和综合性使其成为国内算法教育的重要平台。

Strapi 是一个开源的无头内容管理系统（Headless CMS），旨在为开发者提供灵活、可扩展的 API 创建和内容管理解决方案。Strapi 的核心目标是通过其强大的功能和灵活的架构，帮助开发者快速构建和管理网站、应用程序和内容平台。 Strapi官网入口网址：https://strapi.io/ Strapi 提供了多种功能，包括创建 REST 和 GraphQL API、内容管理、自定义化、协作、托管、安全性和云服务等。用户可以通过 Strapi 轻松创建和管理内容，同时支持多种开发工具和集成选项。Strapi 还提供了企业版、云托管服务、市场插件和社区支持，以满足不同规模和需求的用户。 Strapi 的设计强调开放性和灵活性，支持开发者使用其喜爱的工具和框架进行开发。无论是个人开发者、团队还是企业用户，都可以通过 Strapi 构建高性能、可扩展的内容管理系统。此外，Strapi 还提供详细的文档、社区支持和持续更新，确保用户能够获得最新的功能和最佳实践。 Strapi 作为一个开源项目，遵循 MIT 许可证，并通过 SOC 2 认证和 GDPR 合规性，确保其服务的安全性和可靠性。Strapi 的目标是成为开发者和内容管理领域的首选解决方案，帮助用户构建现代化、高效的内容管理系统。

CSDN学习平台（edu.csdn.net ）是CSDN旗下的在线学习平台，旨在为广大学员提供优质的在线课程及技术直播。该平台集合了各领域资深技术专家，涵盖了人工智能、区块链、Python全栈、Web开发等多个热门技术领域。此外，CSDN学院还提供了大量的专业收费视频课程，讲师多为一线开发者。 CSDN学习官网网址：https://edu.csdn.net/ CSDN学习平台（edu.csdn.net）是一个专注于IT在线教育的综合性平台。它覆盖了人工智能、考试认证、移动开发和大数据技术等多个职业课程领域。通过提供讲师直播、在线答疑和职业路径规划等服务，CSDN学习平台致力于帮助学员系统地学习知识，早日成为IT领域的实战派。 平台功能 技能树与职业路线：CSDN学习平台提供了技能树和职业路线的功能，学员可以根据自己的需求进行切换。技能树练习题作为进入后的默认频道，方便学员快速开始学习。此外，通过达人榜的点击跳转功能，学员可以访问其他用户的主页，学习他们的经验。在线答疑与班级群：CSDN学习平台的每一位讲师都非常负责和耐心，班级群内还有班主任在线答疑，解答同学们的疑问。这种互动式的学习环境有助于提高学员的学习效率和积极性。实操技能训练：CSDN学习平台特别强调实操技能的培养。老师开发的“云实验室”提供了丰富的实操练习，帮助学员掌握实际工作中所需的技能。通过大量的案例和实操练习，学员可以建立起强大的信心，无论是晋升还是转行，都能够更加自信地面对挑战。课程资源：CSDN学习平台提供了丰富的课程资源，例如C语言学习笔记，涵盖了C语言发展史、数据类型、常量、赋值运算符等多个方面。学员可以通过链接访问技能树，系统学习C语言。课程购买与套餐：CSDN学院套餐是讲师将个人已发布在CSDN学院的3门以上课程进行打包，并在总价基础上提供优惠销售的一种方式。学员可以通过以下步骤购买CSDN学院讲师套餐： 通过CSDN学习平台，学员可以获得系统化的学习资源和实战经验，为未来的职业发展打下坚实的基础。

LLM Course 是一个专注于大型语言模型（LLMs）的教育资源平台，旨在帮助用户从基础到高级逐步掌握LLMs的知识和应用。该网站提供了一系列的学习资源，包括学习路线图和Colab笔记本，涵盖了数学、Python编程、神经网络、自然语言处理（NLP）、LLM架构、预训练、微调、偏好对齐、评估、量化以及部署等内容。 LLM Course开源项目官网入口网址：https://github.com/mlabonne/llm-course 课程分为LLM Fundamentals、LLM Scientist和LLM Engineer三个阶段，分别针对LLM的基础知识、科学家角色和工程师角色进行深入讲解。此外，网站还提供了多种工具和资源，如LLM AutoEval、LazyMergekit、LazyAxolotl、AutoQuant、Model Family Tree、ZeroSpace等，以及3Blue1Brown视频、StatQuest教程、Khan Academy课程、Real Python教程、freeCodeCamp视频等学习资源。 LLM Course的Github项目链接为https://github.com/mlabonne/llm-course ，博客链接为https://mlabonne.github.io/blog/ 。该网站受到用户欢迎，是一个值得尝试的LLMs学习资源平台。 LLM Course 是一个开源项目，由开发者 mlabonne 创建并维护，旨在为学习者提供一条从理论到应用的全链路大模型学习路径。课程内容涵盖了数学、Python与神经网络基础、LLM架构、数据集构建、模型预训练、微调、强化学习、应用开发和部署等高级主题。项目提供了roadmap、colab notebook、代码和文章，适合从入门到进阶的学习者。此外，项目还提供了丰富的实践项目和讨论区，帮助学习者将理论知识应用到实际操作中。 LLM Course 是一个非常全面和系统的LLM学习资源，无论你是初学者还是有经验的从业者，都可以在这里找到有价值的内容。通过学习这个课程，你将能够深入理解LLM的工作原理，掌握构建和训练LLM的最新技术，学会如何开发和部署基于LLM的应用。