01— 人工智能开发入门
掌握Python基础语法，对后续学习打下坚实基础。

Python编程

基本语法 数据结构 函数
面向对象 多任务 模块与包
闭包装 饰器 迭代器
Numpy矩阵运算

Nadrray Scalars Boradcasting
矩阵运算 矩阵转置 矩阵求逆
Scipy数值运算库

Scipy基本使用 Scipy常量 Scipy稀疏矩阵
Scipy图结构 Scipy空间 Scipy插值
Pandas数据科学库

自带数据 结构数据读取写入 数据清洗
数据计算 数据合并 数据排序
Matplotlib

基础图表 Annotation Figure
子图 Legend
Seaborn

数据关系图 数据分布图 类别图
回归图 矩阵图 多变量关系
PyEcharts

基本使用 图表API 组合图表
其他资源 图表类型 Web框架整合
02— 机器学习核心技术
掌握核心机器学习算法原理，掌握分类、回归、聚类使用场景，满足人工智能数据挖掘类岗位，薪资可达到15K-20K。

Scikit Learn

聚类算法API 数据预处理 分类算法API 回归算法API
分类算法

决策树 KNN Adaboost
随机森林 逻辑回归 朴素贝叶斯
GBDT XGboost LightGBM
回归算法

线性回归 Lasso回归 决策树回归
随机森林回归 XGboost回归
聚类算法

KMeans KMeans++ GMM
基于层次聚类 基于密度聚类 DBSCAN
属性降维

属性降维 特征选择 因子分析 PCA ICA LDA
模型选择

Metrics Scoring模型得分
Grid search 网格搜索 Cross Validation 交叉验证
Hyper-Parameters 超参数选择 Validation curves 模型验证曲线
特征工程

Standardization标准化 Scaling Features归一化
Non-linear transformation非线性转化 Gaussian distribution高斯分布转化
Normalization正则化 Encoding categorical features类别性编码处理
阶段案例实战

零售行业建模分析

电商用户画像行为分析

03— 深度学习核心技术
掌握深度学习算法原理，掌握BP神经网络、CNN、RNN等基础网络结构，为后续NLP和CV奠定技术基础。

人工神经网络

损失函数 激活函数 Back Propagation 优化方法及正则化
BP神经网络

网络基本结构 正向计算 链式法则 权重更新
Sigmoid函数 梯度消失/爆炸 Batch Normalization
CNN卷积神经网络

局部感受野 权值共享 DropOut
卷积层 池化层 全连接层
**RNN循环神经网络
**

梯度裁剪 双向长短时记忆网络（BiLSTM）
长短时记忆网络（LSTM） 门控神经网络(GRU)
阶段项目实战

图像识别案例
文本处理案例
04— NLP自然语言处理技术
本阶段课程将掌握突破市场最热超高年薪的NLP技术，可应对市场上NLP工程师，根据市场反馈薪资突破30K。

Pytorch编程

定义损失函数 自动微分功能 定义优化器 定义模型结构
传统序列模型

隐马尔科夫模型 条件随机场 原理与实践 CRF与HMM区别
Transfomer原理

编码器 解码器 注意力机制
语言模型 模型超参数 模型验证
文本预处理

文本处理基本方法 文本张量表示方法 文本语料数据分析
数据增强方法 命名实体识别 Word Embedding词嵌入
RNN及变体

传统RNN LSTM Bi-LSTM GRU Bi-GRU Seq2Seq
迁移学习

FastText 预训练模型 Google BERT GPT GPT-2 权重微调
阶段项目实战

文本分类
文本生成
4、NLP项目实战

05— CV计算机视觉技术
掌握计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类CV任务，可应对市场上CV工程师岗位，薪资可达20K以上。

OpenCV图像处理

读写图像 灰度变换 几何变换 形态学
纹理分割 视频操作 边缘检测技术 特征检测和描述
Tensorflow编程

常量 变量 高阶API tf.data tf.keras
目标分类

卷积计算方法 多通道卷积 AlexNet
VGG ResNet残差网络 ImageNet分类
**目标检测
**

RCNN FPN SSD ROI Pooling FasterRCNN 非极大抑制NMS
目标分割

全卷积 ROI Align DeepLab
MaskRCNN 金字塔池化模块 语义分割评价标准
阶段项目实战

目标分类

目标检测

06— 大厂面试专题
围绕大厂高频面试题，针对机器学习、深度学习、CV、NLP、数据结构与算法系列等专题去刷题

数据结构

栈 树 图 数组 链表 哈希表
常见算法

排序 查找 链表算法
动态规划 二叉树 递归算法
贪心算法 图算法 队列算法
机器学习&深度学习

分类算法面试专题 聚类算法面试专题
回归算法面试专题 深度学习基础面试专题
NLP & CV面试专题

深度学习与NLP面试专题 深度学习与CV面试专题

网络安全学习路线&学习资源

网络安全的知识多而杂，怎么科学合理安排？

下面给大家总结了一套适用于网安零基础的学习路线，应届生和转行人员都适用，学完保底6k！就算你底子差，如果能趁着网安良好的发展势头不断学习，日后跳槽大厂、拿到百万年薪也不是不可能！

初级网工

1、网络安全理论知识（2天）

①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。
②学习网络安全相关法律法规。
③网络安全运营的概念。
④等保简介、等保规定、流程和规范。（非常重要）

2、渗透测试基础（一周）

①渗透测试的流程、分类、标准
②信息收集技术：主动/被动信息搜集、Nmap工具、Google Hacking
③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF）、绕过IDS和反病毒侦察
④主机攻防演练：MS17-010、MS08-067、MS10-046、MS12-20等

3、操作系统基础（一周）

①Windows系统常见功能和命令
②Kali Linux系统常见功能和命令
③操作系统安全（系统入侵排查/系统加固基础）

4、计算机网络基础（一周）

①计算机网络基础、协议和架构
②网络通信原理、OSI模型、数据转发流程
③常见协议解析（HTTP、TCP/IP、ARP等）
④网络攻击技术与网络安全防御技术
⑤Web漏洞原理与防御：主动/被动攻击、DDOS攻击、CVE漏洞复现

5、数据库基础操作（2天）

①数据库基础
②SQL语言基础
③数据库安全加固

6、Web渗透（1周）

①HTML、CSS和JavaScript简介
②OWASP Top10
③Web漏洞扫描工具
④Web渗透工具：Nmap、BurpSuite、SQLMap、其他（菜刀、漏扫等）

恭喜你，如果学到这里，你基本可以从事一份网络安全相关的工作，比如渗透测试、Web 渗透、安全服务、安全分析等岗位；如果等保模块学的好，还可以从事等保工程师。薪资区间6k-15k

到此为止，大概1个月的时间。你已经成为了一名“脚本小子”。那么你还想往下探索吗？

【“脚本小子”成长进阶资源领取】

7、脚本编程（初级/中级/高级）

在网络安全领域。是否具备编程能力是“脚本小子”和真正黑客的本质区别。在实际的渗透测试过程中，面对复杂多变的网络环境，当常用工具不能满足实际需求的时候，往往需要对现有工具进行扩展，或者编写符合我们要求的工具、自动化脚本，这个时候就需要具备一定的编程能力。在分秒必争的CTF竞赛中，想要高效地使用自制的脚本工具来实现各种目的，更是需要拥有编程能力.

零基础入门，建议选择脚本语言Python/PHP/Go/Java中的一种，对常用库进行编程学习； 搭建开发环境和选择IDE,PHP环境推荐Wamp和XAMPP， IDE强烈推荐Sublime； ·Python编程学习，学习内容包含：语法、正则、文件、 网络、多线程等常用库，推荐《Python核心编程》，不要看完； ·用Python编写漏洞的exp,然后写一个简单的网络爬虫； ·PHP基本语法学习并书写一个简单的博客系统； 熟悉MVC架构，并试着学习一个PHP框架或者Python框架 (可选)； ·了解Bootstrap的布局或者CSS。

8、超级网工

这部分内容对零基础的同学来说还比较遥远，就不展开细说了，贴一个大概的路线。感兴趣的童鞋可以研究一下，不懂得地方可以【点这里】加我耗油，跟我学习交流一下。

网络安全工程师企业级学习路线

如图片过大被平台压缩导致看不清的话，可以【点这里】加我耗油发给你，大家也可以一起学习交流一下。

一些我自己买的、其他平台白嫖不到的视频教程：

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结语

网络安全产业就像一个江湖，各色人等聚集。相对于欧美国家基础扎实（懂加密、会防护、能挖洞、擅工程）的众多名门正派，我国的人才更多的属于旁门左道（很多白帽子可能会不服气），因此在未来的人才培养和建设上，需要调整结构，鼓励更多的人去做“正向”的、结合“业务”与“数据”、“自动化”的“体系、建设”，才能解人才之渴，真正的为社会全面互联网化提供安全保障。

特别声明：

此教程为纯技术分享！本书的目的决不是为那些怀有不良动机的人提供及技术支持！也不承担因为技术被滥用所产生的连带责任！本书的目的在于最大限度地唤醒大家对网络安全的重视，并采取相应的安全措施，从而减少由网络安全而带来的经济损失！！！