“LLMsforTimeSeries:anApplicationforSingleStocksandStatisticalArbitrage”论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.09394摘要大型语言模型（LLMs）在时间序列预测任务中展现了强大的能力，颠覆了其不适用于金融市场收益预测的传统观点。通过Chronos架构进行的预

打靶训练针对的知识点：端口扫描WEB侦查命令注入数据编解码搜索大法框架漏洞利用代码审计NC串联本地提权打靶目标:取得2个flag+root权限一：信息收集1，主机发现kali攻击机的ip地址是192.168.56.102，但是我们现在并不知道目标靶

这是一篇非常有意思的论文，它将时间序列分块并作为语言模型中的一个token来进行学习，并且得到了很好的效果。Chronos是一个对时间序列数据的概率模型进行预训练的框架，它将这些值标记为与基于transformer的模型(如T5)一起使用。模型将序列的值缩放和量化到一个固定的词汇表，并在通过

1. Mesos简介1.1MesosApacheMesos 是一个分布式系统的管理软件，对集群的资源进行分配和管理。  Mesos主要由以下几部分组成：Master： 管理各Slave节点Slave： 为集群提供资源Framework： scheduler从Master请求资源，executor在Slave上执行任务Slave节点上的每个executor是

Chronos识别目标主机IP地址─(kali㉿kali)-[~/Vulnhub/Chronos]└─$sudonetdiscover-ieth1-r192.168.56.0/24Currentlyscanning:Finished!|ScreenView

靶机地址:https://www.vulnhub.com/entry/chronos-1,735/打靶目标：取得2个flag+root权限1、主机发现直接开扫，得到靶机IP2、端口扫描扫完IP扫端口，发现靶机开放2