Ollama上部署的大模型潜在漏洞进行实际利用 1. 将公网上泄露的Ollama大模型进行筛查后分类 2. 提取其中(例如DeepSeek)大模型,获取其部署参数 3. 对获取的API进行存储并使用...
本项目是一个基于 Python 开发的 Google Trends 数据自动化采集系统,主要用于批量获取关键词在不同时间范围、地区下的搜索热度趋势数据,为数据分析、市场研究、趋势预测等场景提供数据支持。 项目针对 Google Trends 数据接口特点进行了深入分析,实现了关键词批量查询、时间区间切片、多周期数据采集(日度、周度、月度)、数据合并以及断点续传等功能。通过封装 pytrends 框架,自主设计 GoogleTrends 数据处理模块,降低接口调用复杂度,提高数据采集效率。 在数据采集过程中,针对 Google Trends API 请求频率限制问题,设计并实现多线程...
本项目是一个基于本地 Node.js 服务与前端页面实现的英语单词管理工具,主要用于墨墨背单词云词本和本地词本的统一管理。系统支持墨墨开放 API Token 本地保存、云词本同步、云词本单词查看、批量添加、失败词保留提示、单词编辑删除以及清空云词本等功能;本地词本模块支持 CET4、CET6、考研等词库管理,并将认识词、未知词、未标记词统一为全局状态,避免不同词本中重复单词被反复标记。 项目包含本地 JSON 数据持久化、数据备份、导入导出、未标记词筛选、释义反查、卡牌雨练习、重要性标记等功能。整体实现涵盖前后端架构设计、Node.js 本地代理服务、墨墨开放 API 接入、本地词库数据结...