<?php /** * Created by runner.han * There is nothing new under the sun */ $SELF_PAGE = substr($_SERVER['PHP_SELF'],strrpos($_SERVER['PHP_SELF'],'/')+1); if ($SELF_PAGE = "unser.php"){ $ACTIVE = array('','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','active open','','active','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','','',''); } $PIKA_ROOT_DIR = "../../"; include_once $PIKA_ROOT_DIR.'header.php'; class S{ var $test = "pikachu"; function __construct(){ echo $this->test; } } //O:1:"S":1:{s:4:"test";s:29:"<script>alert('xss')</script>";} $html=''; if(isset($_POST['o'])){ $s = $_POST['o']; if(!@$unser = unserialize($s)){ $html.="<p>大兄弟,来点劲爆点儿的!</p>"; }else{ $html.="<p>{$unser->test}</p>"; } } ?> <div class="main-content"> <div class="main-content-inner"> <div class="breadcrumbs ace-save-state" id="breadcrumbs"> <ul class="breadcrumb"> <li> <i class="ace-icon fa fa-home home-icon"></i> <a href="unserilization.php">PHP反序列化</a> </li> <li class="active">概述</li> </ul> <a href="#" style="float:right" data-container="body" data-toggle="popover" data-placement="bottom" title="tips(再点一下关闭)" data-content="先把PHP序列化和反序列化搞懂了在来玩"> 点一下提示~ </a> </div> <div class="page-content"> <form method="post"> <p>这是一个接受序列化数据的api: <input type="text" name="o" /> <input type="submit" value="提交"> </form> <?php echo $html;?> </div><!-- /.page-content --> </div> </div><!-- /.main-content --> <?php include_once $PIKA_ROOT_DIR . 'footer.php'; ?>

时间: 2023-06-01 22:07:39 浏览: 639
这段代码是一段 PHP 代码,通过对 $_SERVER['PHP_SELF'] 进行字符串截取后判断当前页面是否为 "unser.php",然后根据判断结果来设定一个 $ACTIVE 数组中的某些值,接着定义了一个 S 类,有一个成员变量 $test 值为 "pikachu",并有一个构造函数输出该成员变量的值。在 $html 变量中进行 $_POST['o'] 的反序列化,若失败则输出提示信息,否则输出反序列化后对象的 $test 值。最后通过 include_once 引入 header.php 文件。
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srcs: ["**/*.java"],转为CMakeLists

在 CMake 中,Java 代码需要通过插件来编译。可以使用 Android Gradle 插件或者 Kotlin Gradle 插件来实现。因此,在 CMakeLists.txt 中,需要添加以下内容: 1. 配置插件 ``` apply plugin: 'com.android.application' android { compileSdkVersion 30 buildToolsVersion "30.0.3" defaultConfig { applicationId "com.example.myapp" minSdkVersion 21 targetSdkVersion 30 versionCode 1 versionName "1.0" testInstrumentationRunner "androidx.test.runner.AndroidJUnitRunner" } buildTypes { release { minifyEnabled false proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android-optimize.txt'), 'proguard-rules.pro' } } } ``` 2. 添加 Java 源文件 ``` sourceSets { main { java { srcDirs 'src/main/java' } } } dependencies { implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar']) implementation 'androidx.appcompat:appcompat:1.2.0' implementation 'androidx.constraintlayout:constraintlayout:2.0.4' testImplementation 'junit:junit:4.13.1' androidTestImplementation 'androidx.test.ext:junit:1.1.2' androidTestImplementation 'androidx.test.espresso:espresso-core:3.3.0' } ``` 其中,sourceSets 配置了 Java 源文件的路径,dependencies 则配置了项目的依赖项。 需要注意的是,在 Android 应用中,Java 代码通常是与 C/C++ 代码混合使用的,因此需要通过 JNI 接口来进行交互。在 CMakeLists.txt 中,需要使用 add_library 添加 C/C++ 代码,并使用 target_link_libraries 指定依赖项。同时,还需要使用 find_library 查找 JNI 库,并使用 target_link_libraries 进行链接。

Traceback (most recent call last): File "begin1.py", line 142, in <module> run_playbook(sys.argv[1]) File "begin1.py", line 139, in run_playbook pb.run() File "lib/ansible/playbook/__init__.py", line 348, in run if not self._run_play(play): File "lib/ansible/playbook/__init__.py", line 789, in _run_play if not self._run_task(play, task, False): File "lib/ansible/playbook/__init__.py", line 497, in _run_task results = self._run_task_internal(task, include_failed=include_failed) File "lib/ansible/playbook/__init__.py", line 439, in _run_task_internal results = runner.run() File "lib/ansible/runner/__init__.py", line 1490, in run results = self._parallel_exec(hosts) File "lib/ansible/runner/__init__.py", line 1411, in _parallel_exec while not result_queue.empty(): File "<string>", line 2, in empty File "/usr/lib64/python2.7/multiprocessing/managers.py", line 759, in _callmethod kind, result = conn.recv() IOError: [Errno 104] Connection reset by peer

这个错误通常是由于连接被对等方重置而导致的。这可能是由于网络问题或远程服务器上的错误引起的。要解决这个问题,可以尝试以下几种方法: 1. 检查网络连接:确保您的网络连接正常,并且没有任何问题导致连接中断或重置。 2. 检查远程服务器:确保远程服务器正常运行,并且没有任何配置或环境问题导致连接重置。 3. 增加超时时间:尝试增加连接超时时间,以便在连接重置之前有更多的时间进行通信。可以通过在代码中设置适当的超时参数来完成。 4. 更新相关软件:确保您使用的所有软件(如Ansible)都是最新版本,并且已经修复了已知的连接问题。 如果以上方法都无法解决问题,那么可能需要进一步调查和诊断来确定导致连接重置的确切原因。
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如何解决Loading and preparing results... DONE (t=0.01s) creating index... index created! Running per image evaluation... Evaluate annotation type *bbox* DONE (t=0.44s). Accumulating evaluation results... Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 133, in <module> main() File "tools/train.py", line 129, in main runner.train() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/runner.py", line 1721, in train model = self.train_loop.run() # type: ignore File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 102, in run self.runner.val_loop.run() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 366, in run metrics = self.evaluator.evaluate(len(self.dataloader.dataset)) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/evaluator.py", line 79, in evaluate _results = metric.evaluate(size) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/metric.py", line 133, in evaluate _metrics = self.compute_metrics(results) # type: ignore File "/home/wangbei/mmdetection(coco)/mmdet/evaluation/metrics/coco_metric.py", line 512, in compute_metrics coco_eval.accumulate() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/pycocotools-2.0-py3.8-linux-x86_64.egg/pycocotools/cocoeval.py", line 378, in accumulate tp_sum = np.cumsum(tps, axis=1).astype(dtype=np.float) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'. np.float was a deprecated alias for the builtin float. To avoid this error in existing code, use float by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.float64 here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 29887 closing signal SIGTERM ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 29886) of binary: /home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/bin/python

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