Andrew Ng 的团队曾在一篇研究论文中犯了一个大错误。 这个错误是由于随机拆分数据造成的。 以下是具体发生了什么（以及解决方案）：

通过超过 50 倍的速度提升您的原生 Python 代码！ 只需 4 个简单步骤。 Python 的默认解释器（CPython）之所以慢，主要是因为它的动态性。 例如，在定义特定类型的变量后，它可以更改为其他类型。 但这些动态操作会带来运行时和内存开销的代价。 Cython 模块将您的 Python 代码转换为 C。 使用 Cython 模块的步骤（在阅读时请参考图像）： 1）加载 Cython 模块：%load_ext Cython 2）添加 Cython 魔法命令 3）在使用函数时，指定参数数据类型 4）使用 “cdef” 关键字定义每个变量并指定其数据类型。 此代码将以原生机器速度运行。 P.S. 下面显示的代码仅用于解释 Cython 的用法。您可以轻松使用 NumPy 实现相同的功能。

渗透测试公司不希望你看到这一点。 一个开源的AI代理刚刚复制了他们的5万美元服务。 今天的“正常”渗透测试看起来是这样的： - 每次参与费用2万到5万美元 - 4到6周的范围界定、保密协议、启动电话 - 一份在你发布新功能的瞬间就过时的大PDF 与此同时，AI代理正在悄然开始在日常实际重要的事情上与人类渗透测试人员平起平坐： ↳ 列举攻击面 ↳ 模糊测试端点 ↳ 将简单的漏洞串联成实际影响 ↳ 生成开发人员可以实际使用的概念验证和修复步骤 而且他们在几个小时内完成，而不是几周，并且成本仅为一小部分。 这种方法实际上在Strix中得到了实施，这是一个最近流行的开源框架（超过1.4万颗星）用于AI渗透测试代理。 该框架启动了一组AI“攻击者”，对你的网络应用、API和代码进行探测。 然后，它返回经过验证的发现，附带利用证据、修复步骤，以及一份完整的PDF报告，外观与传统公司提供的完全相同，但没有5万美元的发票和一个月的等待时间。 你可以在GitHub上查看完整的实现并自己尝试。 只需运行：`strix --target https: //your-app .com`，你就可以开始了。 人类红队并不会消失，但常规的渗透测试（发布前、重构后、季度检查）显然正在转向AI。 Strix是首批让这种转变感觉真实而非假设的工具之一。 我已经在回复中分享了GitHub仓库。