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1、 存储索引或者直接下载数据

 
 

  
  
class Database: 
  
  
 aurl = '127.0.0.1' 
  
  
 user = 'root' 
  
  
 password = 'root' 
  
  
 db = 'testdb' 
  
  
 charset = 'utf8' 
  
  
  
  
  
 def __init__(self): 
  
  
  self.connection = MySQLdb.connect(self.aurl, self.user, self.password, self.db, charset=self.charset) 
  
  
  selfself.cursor = self.connection.cursor() 
  
  
  
  
  
 def insert(self, query): 
  
  
  try: 
  
  
   self.cursor.execute(query) 
  
  
   self.connection.commit() 
  
  
  except Exception, e: 
  
  
   print e 
  
  
   self.connection.rollback() 
  
  
  
  
  
 def query(self, query): 
  
  
  cursor = self.connection.cursor(MySQLdb.cursors.DictCursor) 
  
  
  cursor.execute(query) 
  
  
  return cursor.fetchall() 
  
  
  
  
  
 def __del__(self): 
  
  
  self.connection.close() 
 
 

黑客的武器,黑客软件最新EXEC sp_addextendedproc xp_regremovemultistring ,@dllname =’xpstar.dll’可是依据群里谈论的反应，依据概率计算学来生成模型普遍存在两个问题，一个是学习时刻太长，或许说，在事务频频改变的场景下，模型生本钱钱较高,. 例如上线新事务或许事务改变的时分，进行自学习，成果还没学习完毕，又有新功用上线，导致算法模型一向无法收敛。还有便是每次事务改变都需重写学习生成模型，导致事务一当变化就得从头练习。第二个则是误报率较高，一当线上事务被误阻拦，用户即下线该功用，从而使功用成为铺排，这个问题我以为得分为两个方面来看，一个是许多用户并非专业的安全人员，导致无法对功用的一些参数为针对网站的状况进行定制装备，别的一个我以为是概率计算学在一些事务场景下存在的缺点。例如用户谈论场景，在学习进程中，用户一般输入都不会超越100字符，那么模型就会以为该参数在100字符以内是合理，当用户输入超越100字符，比方500字符时，就或许触发模型从而被阻拦。概率计算学关于输入的数值规模，或许字符的辨认都或许存在相同问题，尽管理论上只需数据量满足，学习的时刻满足长，是能优化这块的问题。可是实际跟理论的间隔仍是有间隔的··· echo $flag;该用哪种方式？

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