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WordPress 图片优化和压缩插件：Smush
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判断 WordPress 文章中有特定短代码时加载脚本
短代码是WordPress常用的功能，虽然目前已被区块所取代，但还是普遍应用中。有些短代码会用到JS脚本，但又不想全局加载，可以用下面的代码实现，添加短代码时仅在当前页面加载JS脚本
05-04
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WordPress 常见问题
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网络安全文章
本地运行的15亿参数安全大模型：security-slm-1.5b深度评测"
本文深度评测了security-slm-1.5b安全大模型，该模型基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，仅需1.2GB内存即可在CPU上本地运行。模型覆盖提示词注入检测、勒索软件响应、MITREATT&CK映射等11个核心安全领域，支持红蓝队能力及合规分析。训练后评测分数从3.4提升至8.0，性能提升135%。推荐通过Ollama或llama.cpp部署，适合离线威胁分析与自动化规则生成场景。
2026-10-261评论
网络安全文章
仅1.2GB离线安全小模型！1.5B参数包揽红蓝攻防，旧笔记本就能跑"
本文介绍一款1.5B参数离线安全小模型security-slm-unsloth-1.5b，量化后仅1.2GB，可在旧笔记本上运行。它基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，覆盖渗透测试、金融欺诈等11类安全场景，支持红蓝队双向推理，数据全程本地处理。部署支持Ollama和llama.cpp，提供Python集成代码。模型定位为安全副手，不可替代专业分析师。
2026-10-252评论
网络安全文章
本地运行的15亿参数安全大模型：security-slm-1.5b深度评测"
本文深度评测了security-slm-1.5b安全大模型，该模型基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，仅需1.2GB内存即可在CPU上本地运行。模型覆盖提示词注入检测、勒索软件响应、MITREATT&CK映射等11个核心安全领域，支持红蓝队能力及合规分析。训练后评测分数从3.4提升至8.0，性能提升135%。推荐通过Ollama或llama.cpp部署，适合离线威胁分析与自动化规则生成场景。
2026-10-234评论
网络安全文章
仅1.2GB离线安全小模型！1.5B参数包揽红蓝攻防，旧笔记本就能跑"
本文介绍一款1.5B参数离线安全小模型security-slm-unsloth-1.5b，量化后仅1.2GB，可在旧笔记本上运行。它基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，覆盖渗透测试、金融欺诈等11类安全场景，支持红蓝队双向推理，数据全程本地处理。部署支持Ollama和llama.cpp，提供Python集成代码。模型定位为安全副手，不可替代专业分析师。
2026-10-235评论
网络安全文章
本地运行的15亿参数安全大模型：security-slm-1.5b深度评测"
本文深度评测了security-slm-1.5b安全大模型，该模型基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，仅需1.2GB内存即可在CPU上本地运行。模型覆盖提示词注入检测、勒索软件响应、MITREATT&CK映射等11个核心安全领域，支持红蓝队能力及合规分析。训练后评测分数从3.4提升至8.0，性能提升135%。推荐通过Ollama或llama.cpp部署，适合离线威胁分析与自动化规则生成场景。
2026-10-211评论
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仅1.2GB离线安全小模型！1.5B参数包揽红蓝攻防，旧笔记本就能跑"
本文介绍一款1.5B参数离线安全小模型security-slm-unsloth-1.5b，量化后仅1.2GB，可在旧笔记本上运行。它基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，覆盖渗透测试、金融欺诈等11类安全场景，支持红蓝队双向推理，数据全程本地处理。部署支持Ollama和llama.cpp，提供Python集成代码。模型定位为安全副手，不可替代专业分析师。
2026-10-214评论
网络安全文章
本地运行的15亿参数安全大模型：security-slm-1.5b深度评测"
本文深度评测了security-slm-1.5b安全大模型，该模型基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，仅需1.2GB内存即可在CPU上本地运行。模型覆盖提示词注入检测、勒索软件响应、MITREATT&CK映射等11个核心安全领域，支持红蓝队能力及合规分析。训练后评测分数从3.4提升至8.0，性能提升135%。推荐通过Ollama或llama.cpp部署，适合离线威胁分析与自动化规则生成场景。
2026-10-206评论
网络安全文章
仅1.2GB离线安全小模型！1.5B参数包揽红蓝攻防，旧笔记本就能跑"
本文介绍一款1.5B参数离线安全小模型security-slm-unsloth-1.5b，量化后仅1.2GB，可在旧笔记本上运行。它基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，覆盖渗透测试、金融欺诈等11类安全场景，支持红蓝队双向推理，数据全程本地处理。部署支持Ollama和llama.cpp，提供Python集成代码。模型定位为安全副手，不可替代专业分析师。
2026-10-193评论
网络安全文章
本地运行的15亿参数安全大模型：security-slm-1.5b深度评测"
本文深度评测了security-slm-1.5b安全大模型，该模型基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，仅需1.2GB内存即可在CPU上本地运行。模型覆盖提示词注入检测、勒索软件响应、MITREATT&CK映射等11个核心安全领域，支持红蓝队能力及合规分析。训练后评测分数从3.4提升至8.0，性能提升135%。推荐通过Ollama或llama.cpp部署，适合离线威胁分析与自动化规则生成场景。
2026-10-187评论
网络安全文章
仅1.2GB离线安全小模型！1.5B参数包揽红蓝攻防，旧笔记本就能跑"
本文介绍一款1.5B参数离线安全小模型security-slm-unsloth-1.5b，量化后仅1.2GB，可在旧笔记本上运行。它基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，覆盖渗透测试、金融欺诈等11类安全场景，支持红蓝队双向推理，数据全程本地处理。部署支持Ollama和llama.cpp，提供Python集成代码。模型定位为安全副手，不可替代专业分析师。
2026-10-188评论
网络安全文章
仅1.2GB离线安全小模型！1.5B参数包揽红蓝攻防，旧笔记本就能跑"
本文介绍一款1.5B参数离线安全小模型security-slm-unsloth-1.5b，量化后仅1.2GB，可在旧笔记本上运行。它基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，覆盖渗透测试、金融欺诈等11类安全场景，支持红蓝队双向推理，数据全程本地处理。部署支持Ollama和llama.cpp，提供Python集成代码。模型定位为安全副手，不可替代专业分析师。
2026-10-177评论
网络安全文章
仅1.2GB离线安全小模型！1.5B参数包揽红蓝攻防，旧笔记本就能跑
文章总结： 本文介绍一款1.5B参数离线安全小模型security-slm-unsloth-1.5b，量化后仅1.2GB，可在旧笔记本上运行。它基于DeepSe
2026-08-0859评论
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本地运行的15亿参数安全大模型：security-slm-1.5b深度评测
文章总结： 本文深度评测了security-slm-1.5b安全大模型，该模型基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，仅需1.2GB
2026-07-0959评论
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本地运行的15亿参数安全大模型：security-slm-1.5b深度评测
文章总结： 本文深度评测了security-slm-1.5b安全大模型，该模型基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，仅需1.2GB
2026-07-0852评论
网络安全文章
本地运行的15亿参数安全大模型：security-slm-1.5b深度评测
文章总结： 本文深度评测了security-slm-1.5b安全大模型，该模型基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，仅需1.2GB
2026-07-0849评论
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本地运行的15亿参数安全大模型：security-slm-1.5b深度评测
文章总结： 本文深度评测了security-slm-1.5b安全大模型，该模型基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，仅需1.2GB
2026-07-0836评论
网络安全文章
本地运行的15亿参数安全大模型：security-slm-1.5b深度评测
文章总结： 本文深度评测了security-slm-1.5b安全大模型，该模型基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，仅需1.2GB
2026-07-0863评论
网络安全文章
本地运行的15亿参数安全大模型：security-slm-1.5b深度评测
文章总结： 本文深度评测了security-slm-1.5b安全大模型，该模型基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B微调，仅需1.2GB
2026-07-0838评论
网络安全文章
别让“机密”裸奔！手把手教你设计“大小模型协同”的LLM隐私防火墙
文章总结： 本文提出一种大小模型协同的LLM隐私防火墙方案，旨在解决企业级大模型落地中数据安全与模型能力的矛盾。其核心是影子数据混淆技术，通过本地部署的小模型（
2026-04-0252评论