Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战

《又一套 Java代码审计课程》是一套面向网络安全、Java开发及代码安全方向学习者的实战型课程，主要围绕Java应用程序的安全漏洞分析、代码审查、漏洞定位与修复展开。课程以真实Java项目和常见Web应用场景为切入点，帮助学习者建立系统的代码审计思维，从“看代码”逐步提升到“理解业务、分析数据流、发现安全问题”。

课程首先会介绍Java代码审计的基础知识，包括Java Web项目结构、常见框架运行机制、HTTP请求处理流程以及代码审计常用方法。通过熟悉Controller、Service、DAO等不同层级之间的数据传递关系，学习如何快速阅读陌生项目源码，并结合输入点、处理逻辑和输出点建立完整的数据流分析思路，为后续漏洞分析打下基础。

在漏洞分析方面，课程重点覆盖Java Web开发中比较常见的安全问题，例如SQL注入、命令执行、文件操作、路径遍历、反序列化、表达式注入、SSRF、XXE以及权限控制等类型。课程不仅关注漏洞本身，还会从源码层面分析漏洞产生的原因，学习如何通过搜索关键函数、追踪参数流向、分析调用链和判断安全过滤逻辑来定位潜在风险。对于复杂项目，还可以进一步学习如何从一个入口点向下追踪，最终确认漏洞是否真正能够形成有效的数据流。

课程同时注重框架与第三方组件带来的安全风险，通过对常见Java开发框架、组件及中间件的代码结构进行分析，帮助学习者理解框架调用链和安全机制。在实际审计过程中，还会涉及漏洞验证、风险判断以及安全修复思路，使学习者能够从单纯的“发现漏洞”进一步提升到“分析漏洞原理和解决漏洞”。

整体来看，这套课程适合已经具备一定Java、Java Web和网络基础，希望进一步学习白盒安全测试、Java代码审计和应用安全分析的学习者。通过系统学习，可以逐渐形成从项目结构分析、关键代码定位、数据流追踪、漏洞确认到安全修复的完整审计流程，对于从事Web安全、渗透测试、代码安全、SDL安全开发以及Java安全研究等方向具有较好的学习和实践价值。

课程目录：

Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战/
│ ├── 1 课程介绍.mp4 (73.46 MB)
│ ├── 2 注意力机制_ev.mp4 (48.36 MB)
│ ├── 3 自注意力机制.mp4 (30.32 MB)
│ ├── 4 Transformer的架构概述_ev.mp4 (23.77 MB)
│ ├── 5 Transformer Encoder的多头注意力.mp4 (53.85 MB)
│ ├── 6 Transformer Encoder的位置编码.mp4 (36.50 MB)
│ ├── 7 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4 (20.85 MB)
│ ├── 8 Transformer Decoder.mp4 (21.44 MB)
│ ├── 9 Transformer 训练及性能.mp4 (35.89 MB)
│ ├── 10 Transformer机器翻译工作流程_ev.mp4 (9.60 MB)
│ ├── 11 Transformer的Encoder代码解读.mp4 (52.75 MB)
│ ├── 12 Transformer的Decoder代码解读.mp4 (75.94 MB)
│ ├── 13 Transformer的超参设置代码解读.mp4 (47.24 MB)
│ ├── 14 Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读.mp4 (27.52 MB)
│ ├── 15 Transformer的训练示例(德语-英语机器翻译)代码解.mp4 (58.57 MB)
│ ├── 16 结合中文注释代码深入解读1.mp4 (54.96 MB)
│ ├── 17 结合中文注释代码深入解读2.mp4 (66.99 MB)
│ ├── 18 LLM推理方式.mp4 (29.57 MB)
│ ├── 19 文本生成模式.mp4 (15.82 MB)
│ ├── 20 文本生成策略.mp4 (60.22 MB)
│ ├── 21 Token和分词器.mp4 (19.30 MB)
│ ├── 22 文本生成过程.mp4 (28.84 MB)
│ ├── 23 prefill和解码阶段_ev.mp4 (8.58 MB)
│ ├── 24 llama3文本生成过程_ev.mp4 (5.56 MB)
│ ├── 25 文本生成时的QKV含义.mp4 (36.33 MB)
│ ├── 26 大模型开发阶段划分.mp4 (37.62 MB)
│ ├── 27 SFT微调.mp4 (26.06 MB)
│ ├── 28 微调方法(全参、冻结参数、LoRA、QLoRA).mp4 (33.39 MB)
│ ├── 29 LoRA微调.mp4 (49.71 MB)
│ ├── 30 QLoRA微调.mp4 (33.59 MB)
│ ├── 31 llama模型进化史.mp4 (18.88 MB)
│ ├── 32 llama3模型类型_ev.mp4 (7.79 MB)
│ ├── 33 llama大模型生态.mp4 (24.92 MB)
│ ├── 34 llama3模型架构_ev.mp4 (7.70 MB)
│ ├── 35 RMSNorm归一化_ev.mp4 (8.40 MB)
│ ├── 36 SwiGLU激活函数.mp4 (20.48 MB)
│ ├── 37 RoPE旋转位置编码.mp4 (70.27 MB)
│ ├── 38 GQA分组查询注意力_ev.mp4 (7.71 MB)
│ ├── 39 KVCache.mp4 (56.89 MB)
│ ├── 40 各文件功能_ev.mp4 (5.69 MB)
│ ├── 41 completion和chat应用脚本代码解析.mp4 (68.41 MB)
│ ├── 42 generation.py代码解析.mp4 (81.34 MB)
│ ├── 43 model.py代码解析.mp4 (47.21 MB)
│ ├── 44 tokenizer.py代码解析.mp4 (82.68 MB)
│ ├── 45 RMSNorm代码解析.mp4 (57.61 MB)
│ ├── 46 SwiGLU代码解析.mp4 (6.72 MB)
│ ├── 47 GQA代码解析.mp4 (24.53 MB)
│ ├── 48 RoPE代码解析.mp4 (45.06 MB)
│ ├── 49 KVCache代码解析_ev.mp4 (11.40 MB)
│ ├── 50 阿里云实例创建_ev.mp4 (10.98 MB)
│ ├── 51 ollama介绍.mp4 (2.91 MB)
│ ├── 52 ollama安装.mp4 (28.89 MB)
│ ├── 53 llama3推理.mp4 (59.85 MB)
│ ├── 54 vLLM部署llama3.mp4 (55.12 MB)
│ ├── 55 llama_factory介绍.mp4 (10.10 MB)
│ ├── 56 llama_factory安装及llama3模型下载.mp4 (19.23 MB)
│ ├── 57 LoRA微调训练.mp4 (80.50 MB)
│ ├── 58 llama3中文增强大模型推理_ev.mp4 (10.66 MB)
│ ├── 59 llama3中文增强大模型评估.mp4 (30.58 MB)
│ ├── 60 lora文件合并.mp4 (10.15 MB)
│ ├── 61 数据集准备_ev.mp4 (9.75 MB)
│ ├── 62 lora 微调.mp4 (33.78 MB)
│ ├── 63 llama3医疗问答大模型推理_ev.mp4 (12.94 MB)
│ ├── 64 qlora微调 _ev.mp4 (14.90 MB)
│ ├── 65 qlora微调的医疗问答大模型推理.mp4 (10.38 MB)
│ └── Llama3大模型原理代码精讲与部署微调评估实战说明.png (0.48 MB)