8个与php相关的函数

1. mysql_real_escape_string()

       这个函数对于在PHP中防止SQL注入攻击很有帮助,它对特殊的字符,像单引号和双引号,加上了“反斜杠”,确保用户的输入在用它去查询以前已经是安全的了。但你要注意你是在连接着数据库的情况下使用这个函数。

       但现在mysql_real_escape_string()这个函数基本不用了,所有新的应用开发都应该使用像PDO这样的库对数据库进行操作,也就是说,我们可以使用现成的语句防止SQL注入攻击。

2. addslashes()

       这个函数和上面的mysql_real_escape_string()很相似。但要注意当设置文件php.ini中的magic_quotes_gpc的值为“on”时,不要使用这个函数。默认情况下, magic_quotes_gpc 为 on,对所有的 GET、POST 和 COOKIE 数据自动运行 addslashes()。不要对已经被 magic_quotes_gpc 转义过的字符串使用 addslashes(),因为这样会导致双层转义。你可以通过PHP中get_magic_quotes_gpc()函数检查这个变量的值。

3. htmlentities()

       这个函数对过滤用户输入数据非常有用,它可以把字符转换为 HTML 实体。比如,当用户输入字符“<”时,就会被该函数转化为HTML实体<,因此防止了XSS和SQL注入攻击。

4. htmlspecialchars()

       HTML中的一些字符有着特殊的含义,如果要体现这样的含义,就要被转换为HTML实体,这个函数会返回转换后的字符串,比如,‘&’amp会转为‘&’。

5. strip_tags()

       这个函数可以去除字符串中所有的HTML,JavaScript和PHP标签,当然你也可以通过设置该函数的第二个参数,让一些特定的标签出现。

6. md5()

       一些开发者存储的密码非常简单,这从安全的角度上看是不好的,md5()函数可以产生给定字符串的32个字符的md5散列,而且这个过程不可逆,即你不能从md5()的结果得到原始字符串。
 
7. sha1()

       这个函数和上面的md5()相似,但是它使用了不同的算法,产生的是40个字符的SHA-1散列(md5产生的是32个字符的散列)。

8. intval()

       不要笑,我知道这不是一个和安全相关的函数,它是在将变量转成整数类型。但是,你可以用这个函数让你的PHP代码更安全,特别是当你在解析id,年龄这样的数据时。
内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参HALCON官方认证和开源社区的建议。
内容概要:本文介绍了基于WOA-GRU-Attention模型的时序数据分类预测项目,旨在提升时序数据分类准确率,实现智能优化,并提供强泛化能力的分类框架。项目背景指出传统机器学习方法难以处理时序数据的复杂特性,而GRU、注意力机制和WOA的结合能有效应对这些问题。文章详细描述了项目的目标意义,包括提升分类准确率、实现智能优化、推动元启发式算法的应用等。同时,文中列出了项目面临的挑战及解决方案,如高维数据特征复杂、超参数调优难度大等。项目模型架构由WOA、GRU和注意力机制三部分组成,通过Python代码示例展示了模型的具体实现,包括模型定义、训练过程和WOA优化算法的核心步骤。; 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对深度学习、时序数据分析感兴趣的开发者和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升时序数据分类准确率,特别是在金融、医疗、智能制造等领域;② 实现模型训练过程的智能优化,避免传统调参的局限;③ 提供具备强泛化能力的时序数据分类框架,支持多行业多场景应用;④ 推动高性能时序模型的工业应用落地,提高智能系统的响应速度和决策质量。; 其他说明:项目不仅实现了工程应用,还在理论层面对GRU结构注意力机制的融合进行了系统分析,结合WOA优化过程对模型训练动力学展开研究,促进了深度学习优化算法交叉研究领域的发展。读者可以通过提供的代码示例和链接进一步了解项目的具体实现和应用场景。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
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