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PHP操作用户提交内容时需要注意的危险函数

PHP操作用户提交内容时需要注意的危险函数 对于我们的程序开发来说，用户的输入是解决安全性问题的第一大入口。为什么这么说呢？不管是SQL注入、XSS还是文件上传漏洞，全部都和用户提交的输入参数有关。...今天我们不讲这些问题，我们主要探讨下面对用户的输入，有一些危险的函数在未经验证的情况下是不能直接使用这些函数来进行操作的，比如： include($g); 假设这个 $g 是用户提交的内容，我们在未经验证的情况下直接使用这个参数来包含文件...g=/etc/passwd ，那么服务器上所有的用户帐号信息就很可能就直接泄露了。 另外，一些执行 shell 命令的函数还是极度危险的。 echo system($g); 当我们传递的参数是 ?...$g); 我们继续将 $g 构造为 ?g=../../../xxxx ，如果在权限允许的情况下，就可以删除各种系统文件。...对这些内容，其实在 PHP 的官方手册中就已经给出了一些很好的建议，我们不妨来直接看看 PHP 手册中是如何说的。

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如何将字符串中的子字符串替换为给定的字符串？php strtr()函数怎么用？

如何将字符串中的子字符串替换为给定的字符串？ strtr()函数是PHP中的内置函数，用于将字符串中的子字符串替换为给定的字符串。...该函数返回已转换的字符串；如果from和to参数的长度不同，则会被格式化为最短的长度；如果array参数包含一个空字符串的键名，则返回FALSE。 php strtr()函数怎么用？...规定要转换的字符串。 ●　from：必需（除非使用数组）。规定要改变的字符（或子字符串）。 ●　to：必需（除非使用数组）。规定要改变为的字符（或字符串）。...一个数组，其中的键名是原始字符，键值是目标字符。 返回值 返回已转换的字符串。...如果 from 和 to 参数的长度不同，则会被格式化为最短的长度；如果 array 参数包含一个空字符串（""）的键名，则返回 FALSE。

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    将包含数字形式的文本文件导入Excel中时保留文本格式的VBA自定义函数

    标签：VBA Q：有一个文本文件，其内容包含很多以0开头的数字，如下图1所示，当将该文件导入Excel中时，Excel会将这些值解析为数字，删除了开头的“0”。...图1 我该如何将原值导入Excel工作表？ A：我们使用一个VBA自定义函数来解决。...VBA自定义函数代码如下： Function My_OpenTextFile(strPath As String, strDelim As String) As Variant Dim iFile As...，参数strPath是要导入的文本文件所在路径及文件名，参数strDelim是文本文件中用于分隔值的分隔符。...假设一个名为“myFile.txt”的文件存储在路径“C:\test\”中，可以使用下面的过程来调用这个自定义函数： Sub test() Dim var As Variant '根据实际修改为相应的文件路径和分隔符

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    《高效R语言编程》6--高效数据木匠

    这是本书最重要的一章，将涉及以下内容： 使用tidyr整理数据 使用dplyr处理数据 使用数据库 使用data.table处理数据 软件配置 library("tibble") library("tidyr...") library("stringr") library("readr") library("dplyr") library("data.table") 高效的tibble包 tibble定义了新的数据框...tibble会打印每个变量的类，data.frame不会 stringAsFactors默认不转换 输出时，只输出前10行 使用tidyr与正则表达式整理数据 整理数据包括数据清理和数据重构，前者是重定格式与标记脏数据...tidyr方便了收集与分割两个常见的操作 gather()收集是将列名换成新变量，将宽表变成长表，spread()是实现相反过程的函数。...unlist()函数的作用，就是将list结构的数据，变成非list的数据，即将list数据变成字符串向量或者数字向量的形式。

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    tibble 和传统数据框：哪个更适合网页爬取的数据存储

    本文将探讨传统数据框与 tibble 的差异，并通过从百度搜索获取排名前十的关键词链接为例，分析两者在网页爬取数据存储中的表现。...数据框与 tibble 的对比属性传统数据框tibble性能操作速度较慢，特别是大规模数据处理时表现较差。优化性能，适合大数据集的存储与处理。灵活性不支持嵌套列表或复杂结构，列名需遵循规则。...易用性在控制台打印时输出所有数据，易导致信息过载。更友好的打印方式，仅显示前几行，提高可读性。兼容性与 R 的基础函数完全兼容。与 tidyverse 套件完美集成，但可能需要额外学习成本。...替换为亿牛云提供的IPproxy_port 替换为亿牛云提供的端口proxy_user 用户名" #...替换为亿牛云用户名proxy_pass 替换为亿牛云密码# 自定义函数：从百度搜索获取前十排名链接fetch_baidu_links <- function(keyword

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    tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

    从文件中读取数据 purrr：(提供好用的编程函数 tibble：data.frame升级款 stringr：处理字符，查找、替换等 forcats：处理因子问题 ?...02 — tibble：高级数据框（data.frame升级版） ——数据（列）类型一目了然 tibble是R语言中一个用来替换data.frame类型的扩展的数据框，tibble继承了data.frame...； 查看数据时，不再会一行显示不下（会自动隐藏一部分，自带head）；有两种方式来创建tibble格式的数据： 1..../ 03 — %>%：管道函数 ——将左侧的值应用到右侧数据data位置 管道函数在tidyverse中，管道符号是数据整理的主力，可以把许多功能连在一起，而且简洁好看，比起R的基本代码更加容易阅读...：新建的列名，为字符串向量 #sep：被拆分列的分隔符 #remove：是否删除被分割的列 widesep <- separate(wideunite, information,c("person"

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    「R」ggplot2在R包开发中的使用

    将ggplot2列入Depends会让你的包在被加载/测试的同时加载ggplot2。这会让其他想要使用你包的人通过::使用你的函数而无需加载它。...你用字符串向量来表示列名。 由用户指定列名和表达式，而你想要你的函数能够有aes()同样的方式执行非标准计算。...然而，提供一个 plot()用于一个对象的可视化总结帮助用户理解该对象是有帮助的。为了满足你的所有用户，我们建议写一个函数将这个对象转换为一个数据框（如果更加复杂，可以是包含数据框的列表）。...对于上面的例子，函数可能是这样的： discrete_distr_data <- function(x) { tibble::tibble( value = names(x), probability...不应该停止你创建自己的函数可视化对象！ 创建一个新的主题 当创建一个新的主题时，从已有主题出发总是好的实践（例如，theme_grey()），然后使用%+replace%替换需要该包的元素。

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    基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践（上）

    逻辑回归简介 逻辑回归算法通常应用于二分类问题，称为二项逻辑回归 (binomial logistic regression)，当处理三分类或更多分类问题时，称为多项逻辑回归 (multinomial...更重要的是，由于 logistic 函数将铜含量映射为 0 和 1 之间的值，所以 x 轴可以将其输出解释为含有特定铜含量的画作是真品的概率。...接下来，使用 logistic 函数将 log odds 转换为概率 p。若 P 大于 0.5，则为真品。 1.2 多分类问题 上面的例子介绍的是二项逻辑回归问题。...mutate_at(.vars = fctrs, .funs = factor) %>% #将变量转换为因子 mutate(FamSize = SibSp + Parch) %>% #定义新的变量...第二种选择是使用一些算法来估计那些缺失值，用这些估计值替换 NA，并使用这个新数据集来训练模型。估计缺失值的方法有很多种，例如均值插补，也就是取缺失数据变量的均值，用它来替换缺失值。

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    Day07 生信马拉松-数据整理中的R

    全文并非是对数据整理的实操整理,主要整理在数据整理/清洗中常用的R包介绍 library(tidyr) library(dplyr) library(stringr) library(tibble) 1...#判断x2中T开头的字符串,输出逻辑向量 str_ends(x2,"e") #判断x2中e结尾的字符串,输出逻辑向量 1.5 字符串替换 x2 str_replace(x2,"o","A") #每个元素里面只替换第一次出现的目标字符...，继续写在apply的括号里 apply(iris[,1:4], 2, plot,col = iris[,5]) # 或者也可以自定义函数 jimmy <- function(g){ plot(g,...col = iris[,5]) } par(mfrow = c(2,2)) apply(iris[,1:4], 2, jimmy) 4.2 lapply(list, FUN, …)函数--参数与自定义函数相似...### ggplot2 分面相关设置（facet）详解 7.一些实操中的便捷函数 7.1 match() 函数 load("matchtest.Rdata") x y ## 把y的列名正确替换为x里面的

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    MLQuant：基于XGBoost的金融时序交易策略（附代码）

    ： 我们可以使用nest()函数将数据放入方便的嵌套表中，我们可以简单地对其进行map()覆盖并应用rsample包中的rolling_origin()函数，这样，我们的每项资产都将有自己的rolling_origin...()函数应用于它，而不会出现资产类的任何重叠或混合，我们这样做是为了为每个周期创建时间序列特征。...该函数对我们数据中的每项资产执行以下操作： 使用样本外t+1（assessment）数据，将这些列表绑定到一个dataframe中。...接下来，应用functions字符串从tsfeatures包中调用函数，将这些函数应用于样本analysis数据（每个数据包含100个观测值），这样，我们获得了一个折叠可以将其绑定在一起的观测值。...之后，我们使用重命名chng变量并使用~str_c("X", seq_along(.))将时间序列特征变量重命名为更具动态性的变量，因此我们只需向functions字符串添加函数，而不必担心为了让模型起作用而单独重命名变量

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    R数据科学整洁之道：使用 tibble 实现简单数据框

    tidyverse 中许多函数都可以创建 tibble，因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一。 可以通过 tibble() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...data.frame() 函数功能要少得多：它不能改变输入的类型（例如，不能将字符串转换为因子）、变量的名称，也不能创建行名称。...除了打印列名，tibble 还会打印出列的类型，这项非常棒的功能借鉴于 str() 函数。...最后总结 tibble 相对于数据框来说，更简单，但更方便使用，两者的主要区别是： tibble 不能创建行名。 tibble 不能改变输入的类型（例如，不能将字符串转换为因子）、变量的名称。...tibble 不能进行部分匹配，如果想要访问的列不存在，它会生成一条警告信息。 tibble 打印时更美观。

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    R数据科学|第十一章内容介绍

    从历史上看，因子远比字符串更容易处理。因此，R 基础包中的很多函数都自动将字符串转换为因子。...准备工作 使用forcats包来处理因子，这个包提供了能够处理因子的工具，其中还包括了处理因子的大量辅助函数。...month_levels) #> Warning: 1 parsing failure. #> row col expected actual #> 3 -- value in level set Jam 如果省略了定义水平的这个步骤...在创建因子时，将水平设置为unique(x)，或者在创建因子后再对其使用fct_inorder()函数，也可以达到这个目的： f1 <- factor(x1, levels = unique(x1))...修改因子水平 可以使用fct_recode()函数，它可以对每个水平进行修改或重新编码。该函数会让没有明确提及的水平保持原样，如果不小心修改了一个不存在的水平，那么它也会给出警告。

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    16. R编程（二：基本数据类型及其操作之因子、矩阵、数据框和列表）

    不同之处在于，frame work 可以对行和列进行定义（分类函数）。所以可以借助于变量名查询（行名或列名）。...当通过名称对数据框进行选择的子集不存在时，R会帮我们创建一个新的内容。 排序 order() 会将其中的元素按照大小顺序排列，并按照大小顺序返回元素所在的位置数据。...类型的类属依次为tbl_df, tbl, data.frame，用as_tibble()可以将一个数据框转换为tibble，或者直接通过tibble 像创建数据框般创建tibble 数据框： t.bp...F在M前 # 所以Female 会指代给F # 这样的好处是在定义向量时不必完整的输入向量具体名称 # 直接在设定因子时定义即可。...其实都可以将list 理解为一个“super data type”，你可以在里面存储任何想要的信息。 给一个list ，外部为list 函数，每个元素可以为任何类型的数据。

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    R语言基础-数据清洗函数pivot_longer

    您还可以利用两个额外的字符值：NA 将丢弃列名的相应组件。“.value”表示列名的相应组件定义了包含单元格值的输出列的名称，完全覆盖 values_to。...names_sep 采用与单独（）相同的规范，可以是数字向量（指定要中断的位置），也可以是单个字符串（指定要拆分的正则表达式）。...names_transform, values_transform：（可选）列名-函数对的列表。或者，可以提供一个函数，该函数将应用于所有列。如果您需要更改特定列的类型，请使用这些参数。...values_to：一个字符串，指定要从存储在单元格值中的数据创建的列的名称。...values_drop_na：如果为 TRUE，将删除 value_to 列中仅包含 NA 的行。这有效地将显式缺失值转换为隐式缺失值，并且通常仅应在数据中的缺失值由其结构创建时使用。

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    数据处理第3部分：选择行的基本和高级的方法

    在这篇文章中，我们将介绍如何挑选您的数据。 除了filter的基础知识外，它还介绍了一些更好的方法，用near（）和between（）挑选数字列，或用正则表达式过滤字符串列。...过滤器的一般语法是：filter（dataset，condition）。 如果您在管道内部进行过滤，则只会在数据集通过管道输入函数时看到条件参数。...=“Rodentia”）将选择除Rodentia行之外的所有内容。 *filter（name>“v”）只会在字母v之后选择字母中带有名称的行。 如果要选择多个动物，可以使用％in％运算符。...在这种情况下，我们需要一个函数来评估字符串上的正则表达式并返回布尔值。 每当语句为“TRUE”时，该行将被过滤。...或者您只是过滤所有列的字符串“food”。 在下面的示例代码中，我在所有列中搜索字符串“Ca”。我想保留在任何变量中出现字符串“Ca”的行，所以我将条件包装在any_vars（）中。

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    「R」用purrr实现迭代

    ，因此复制粘贴了col_mean()，并使用相应的median()和sd()函数替换了mean()函数： col_median = function(df) { output = vector(...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...当使用映射函数重复多次操作时，某次操作失败的概率大大增加。...当使用函数的目的是向屏幕提供输出或将文件保存到磁盘——重要的是操作过程而不是返回值，我们应该使用游走函数，而不是映射函数。...reduce()函数使用一个“二元函数”（即两个基本输入），将其不断应用于一个列表，直到最后只剩下一个元素。

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