sp-pI r-oom0w a wue-s if(isset($_POST[submitT) && $_POST[id']!=null){$id=$_POST[id']: $query="select username,email from member where id=$id";$result=execute($link, $query): if(mysqli_num_rows($result)>=1) while(Sdata=mysqli_fetch_assoc($result)){$username=$data['username']; $email=$data["email门]; Shtml.="<p class='notice'>hello,{Susername}<br />your email is: {[$email)</p>"; )}else{ Shtml.="<p class='notice'>False</p>"; 心 )

这段代码存在语法错误，无法正常执行，需要进行修正。假设修正后代码如下：

if (isset($_POST['submitT']) && $_POST['id'] != null) {
    $id = $_POST['id'];
    $query = "select username, email from member where id=$id";
    $result = execute($link, $query);
    if (mysqli_num_rows($result) >= 1) {
        while ($data = mysqli_fetch_assoc($result)) {
            $username = $data['username'];
            $email = $data['email'];
            $html .= "<p class='notice'>hello, {$username}<br />your email is: {$email}</p>";
        }
    } else {
        $html .= "<p class='notice'>False</p>";
    }
}

该代码存在SQL注入漏洞，攻击者可以在`id`参数中注入恶意SQL语句，从而导致数据库被攻击者控制，或者获取到敏感信息。建议使用参数化查询或者对输入进行过滤和校验，避免SQL注入漏洞的发生。

相关问题

使用tensorflow-gpu训练模型会报oom错,而使用kears就不报错

使用TensorFlow-GPU训练模型报OOM（out of memory）错，可能是GPU显存不足或者TensorFlow分配显存不够合理导致的。与此不同，Keras在训练模型时会自动调整显存分配，避免出现OOM问题。这是因为Keras在模型训练期间只分配必要的显存，不会占用全部显存，这样在GPU显存有限的情况下就能有效减小OOM的概率。同时，Keras还支持多个GPU并行训练，可以显著提高训练速度。

针对TensorFlow-GPU出现OOM的问题，有一些解决方案，例如：
1. 减小batch size，这样可减少一次性在显存中占用的空间；
2. 采用分布式训练，将计算任务分配到多个GPU上；
3. 增加GPU显存大小，可通过更换显卡等方式实现；
4. 优化网络结构和代码，例如采用更简单的模型、减少层数、删除占用大量显存的操作等。

总之，TensorFlow-GPU和Keras都是深度学习领域常用的框架，它们各有优缺点。使用TensorFlow-GPU进行模型训练需要合理分配GPU显存以避免OOM问题，而Keras则自动调整显存分配，简化了模型训练的复杂性。根据自身需求和条件选择适合自己的框架，能够更好地进行深度学习模型训练。

docker设置容器不被杀死--oom-kill-disable

Docker提供了一个选项来设置容器不被操作系统杀死，该选项称为"oom-kill-disable"。oom-kill-disable是一个用于禁用内存超限时杀死容器的选项。

当容器内存使用量超出其可用内存的限制时，操作系统会触发一个内存超限(OOM)事件。通常情况下，为了从OOM事件中恢复，操作系统会选择杀死占用内存较大的进程（包括容器）来释放内存资源。

如果我们想禁止Docker容器在OOM事件中被杀死，我们可以使用"oom-kill-disable"选项。这个选项可以在运行容器时通过命令行或Docker Compose文件进行设置，具体的使用方法如下：

1. 在使用命令行运行容器时，添加"--oom-kill-disable"选项，例如：

   docker run --oom-kill-disable <容器名称或ID>

2. 在Docker Compose文件中，为容器配置"oom_kill_disable"字段并设置为true，例如：

   services:
     myservice:
       oom_kill_disable: true

注意，禁用容器的OOM事件可能导致主机操作系统的整体性能下降，甚至会影响到其他容器的正常运行。因此，在使用"oom-kill-disable"选项时需要仔细评估容器内存使用及主机资源的情况，确保系统的稳定性和可用性。

最后，需要注意的是，对于大多数情况来说，允许操作系统根据OOM事件决定杀死容器是合理的做法，因为这有助于保持系统的可用性和可靠性，并防止整个系统由于单个容器的内存消耗过大而崩溃。所以，在设置"oom-kill-disable"选项时，需要慎重考虑。