1.一句话中 @eval 和 eval 的区别?

时间: 2024-06-17 20:04:57 浏览: 10
@eval 和 eval 的区别在于前者是在函数或类中使用的装饰器,而后者是 Python 内置的一个函数。@eval 装饰器可以将字符串作为 Python 代码执行,而 eval 函数也可以执行字符串中的 Python 代码,但是使用场景不同。@eval 通常用于动态生成函数或类的情况,而 eval 更适合用于执行一些简单的代码或表达式。另外,由于 @eval 可以执行任意 Python 代码,因此安全性需要特别注意。
相关问题

书写一句话木马,并且设置密码为bc,以下哪个是正确的写法? A.<?php @eval($_REQUEST['abc'])? B.<?php @eval($COOKIE['abc'])? C.<?php @eval($POST['cba]);? D.<?php @eval($FILES['abc'])?

正确的写法是A.<?php @eval($_REQUEST['abc'])?,并且设置密码为bc。 该木马的含义是:通过发送HTTP请求,将木马代码传递到服务器,并在其中执行eval函数中的代码。其中,@符号用于抑制错误信息,$_REQUEST是一个超全局数组,可以接收POST、GET、COOKIE等方式传递的参数,因此可以接收到发送的HTTP请求中的参数。设置密码为bc,则需要在发送HTTP请求时,将参数名设置为abc,并在参数值中传递要执行的命令。 因此,选项A是正确的写法。选项B中使用了COOKIE数组,无法接收到参数,选项C中POST数组的参数名和密码不一致,选项D中FILES数组主要用于上传文件,不适合用于传递命令。

eval在一句话木马

根据提供的引用内容,可以得知`eval`在一句话木马中被广泛使用。一句话木马是一种恶意代码,通常是一行代码,可以在未经授权的情况下远程访问受感染的计算机并执行恶意操作。攻击者通常使用`eval`函数来执行一句话木马中的代码。攻击者可以将恶意代码嵌入到受害者的网站或应用程序中,以获取对受害者系统的完全控制。因此,`eval`在一句话木马中扮演着非常重要的角色。

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解释这段话class GRUModel(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, dropout=0.5): super(GRUModel, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout) self.attention = Attention(hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) self.fc1=nn.Linear(hidden_size,256) self.fc2=nn.Linear(256,1)#这两句是加的 self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) out, hidden = self.gru(x, h0) out, attention_weights = self.attention(hidden[-1], out) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) return out def fit(epoch, model, trainloader, testloader): total = 0 running_loss = 0 train_bar = tqdm(train_dl) # 形成进度条(自己加的) model.train() #告诉模型处于训练状态,dropout层发挥作用 for x, y in trainloader: if torch.cuda.is_available(): x, y = x.to('cuda'), y.to('cuda') y_pred = model(x) #y的预测值 loss = loss_fn(y_pred, y) #计算损失,将预测值与真实值传进去,自动计算 optimizer.zero_grad() #将之前的梯度清零 loss.backward() #根据损失计算梯度,进行一次反向传播。 optimizer.step() #根据梯度进行优化 with torch.no_grad(): total += y.size(0) running_loss += loss.item() #计算所有批次的损失之和 exp_lr_scheduler.step() epoch_loss = running_loss / len(trainloader.dataset) test_total = 0 test_running_loss = 0 model.eval() #告诉模型处于预测状态,dropout层不发挥作用 with torch.no_grad(): for x, y in testloader: if torch.cuda.is_available(): x, y = x.to('cuda'), y.to('cuda') y_pred = model(x) loss = loss_fn(y_pred, y) test_total += y.size(0) test_running_loss += loss.item() epoch_test_loss = test_running_loss / len(testloader.dataset) print('epoch: ', epoch, #迭代次数 'loss: ', round(epoch_loss, 6), #保留小数点3位数 'test_loss: ', round(epoch_test_loss, 4) ) return epoch_loss,epoch_test_loss

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