：易于使用的 PyTorch 库，可轻松编写、微调和实验LLM模型。

：易于使用的 PyTorch 库，可轻松编写、微调和实验LLM模型。 该库提供了多种功能，包括使用 native-PyTorch 实现的流行语言模型，支持各种格式的复原，以及提供训练和评估工具，例如 HF 格式的检查点支持。

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Bettercap是一个用Go编写的强大，易于扩展和可移植的框架，旨在为安全研究人员，红队员和逆向工程师提供易于使用的一体化解决方案，具有执行侦察和攻击可能需要的所有功能无线上网网络低功耗蓝牙设备，无线藏设备和IPv4/IPv6网络。 主要特点 无线网络扫描，取消身份验证攻击,无客户端 PMKID 关联攻击以及自动 WPA/WPA2 客户端握手捕获。 蓝牙低功耗设备扫描，特性枚举，读写。 2.4Ghz 无线设备扫描和鼠标劫持攻击，具有无线 HID 帧注入（支持 DuckyScript）。 被动和主动 IP 网络主机探测和侦察。 ARP，DNS，DHCPv6和NDP欺骗程序，用于对基于IPv4和IPv6的网络进行MITM攻击。 数据包级别，TCP级别和HTTP / HTTPS应用程序级别的代理完全可编写脚本，易于实现JavaScript插件。 用于凭据收集的强大网络嗅探器，也可以用作网络协议模糊器。 一个非常快速的端口扫描程序。 一个强大的休息接口支持WebSocket上的异步事件通知，轻松编排攻击。 易于使用网络用户界面 || #框架