$sql_prev = "SELECT * FROM red_resources WHERE subcategory_id = $subcategoryId AND id < $id ORDER BY id DESC LIMIT 1"; $result_prev = $conn->query($sql_prev);第二行代码有什么问题?

时间: 2024-03-23 22:44:05 浏览: 26
第二行代码没有明显的语法错误,但是可能存在安全问题。 在这行代码中,我们使用用户提供的id值进行SQL查询。如果攻击者能够在URL中注入恶意的id值,那么他们可能会利用这个漏洞进行SQL注入攻击。 为了避免这种情况,我们应该使用预处理语句和绑定参数,例如: ```php $stmt = $conn->prepare("SELECT * FROM red_resources WHERE subcategory_id = ? AND id < ? ORDER BY id DESC LIMIT 1"); $stmt->bind_param("ii", $subcategoryId, $id); $stmt->execute(); $result_prev = $stmt->get_result(); ``` 这样,我们就可以将用户提供的值作为参数绑定到查询语句中,而不是直接将它们嵌入到SQL语句中。这可以有效地防止SQL注入攻击。
相关问题

php读取redsources_db数据库的red_resources;数据库账号为root,密码为Aa123456。red_resources表头内容为id,category_id,subcategory_id,details,image。 根据数据库动态创建以下内容: 第一个php文件: 需求1:接受外部传入的$subcategoryId = $_GET['subcategory']; 需求2:默认显示满足$subcategoryId分类的第一条信息; 需求3:将表格table中image的图片地址,使用$image_data = base64_encode(file_get_contents($image));将图片显示出来。 需求4:在显示图片的左右,添加导览按钮,点击“<<”显示满足$subcategoryId的前一个信息,点击“>>”显示满足$subcategoryId的后一个信息。 请用一个php文件给出完整代码

以下是符合要求的PHP代码: ```php <?php // 数据库连接信息 $servername = "localhost"; $username = "root"; $password = "Aa123456"; $dbname = "redsources_db"; // 创建连接 $conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname); // 检测连接 if ($conn->connect_error) { die("连接失败: " . $conn->connect_error); } // 获取分类ID $subcategoryId = isset($_GET['subcategory']) ? $_GET['subcategory'] : ''; // 查询满足分类ID的第一条信息 $sql = "SELECT * FROM red_resources WHERE subcategory_id = $subcategoryId ORDER BY id ASC LIMIT 1"; $result = $conn->query($sql); // 输出表格和导航按钮 if ($result->num_rows > 0) { // 输出表格头部 echo "<table>"; echo "<tr><th>ID</th><th>Category ID</th><th>Subcategory ID</th><th>Details</th><th>Image</th></tr>"; // 输出表格内容 while($row = $result->fetch_assoc()) { $id = $row["id"]; $category_id = $row["category_id"]; $subcategory_id = $row["subcategory_id"]; $details = $row["details"]; $image = $row["image"]; $image_data = base64_encode(file_get_contents($image)); echo "<tr>"; echo "<td>$id</td>"; echo "<td>$category_id</td>"; echo "<td>$subcategory_id</td>"; echo "<td>$details</td>"; echo "<td><img src='data:image/jpeg;base64,$image_data'></td>"; echo "</tr>"; } // 输出导航按钮 $sql_prev = "SELECT * FROM red_resources WHERE subcategory_id = $subcategoryId AND id < $id ORDER BY id DESC LIMIT 1"; $result_prev = $conn->query($sql_prev); if ($result_prev->num_rows > 0) { $row_prev = $result_prev->fetch_assoc(); $id_prev = $row_prev["id"]; echo "<a href='?subcategory=$subcategoryId&id=$id_prev'><<</a>"; } $sql_next = "SELECT * FROM red_resources WHERE subcategory_id = $subcategoryId AND id > $id ORDER BY id ASC LIMIT 1"; $result_next = $conn->query($sql_next); if ($result_next->num_rows > 0) { $row_next = $result_next->fetch_assoc(); $id_next = $row_next["id"]; echo "<a href='?subcategory=$subcategoryId&id=$id_next'>>></a>"; } echo "</table>"; } else { echo "0 结果"; } // 关闭连接 $conn->close(); ?> ``` 在这个PHP文件中,我们首先连接到数据库并获取传入的subcategoryId参数。然后,我们根据这个参数查询满足条件的第一条信息,并将其输出到表格中。在输出表格的同时,我们还将图片转换为base64编码,并通过`<img>`标签在表格中显示。 在表格的底部,我们添加了导航按钮,用于切换到满足同一分类的前一个或后一个信息。这些按钮是通过查询满足条件的前一个或后一个信息生成的,并与当前信息的ID一起传递到页面URL中。

// 执行当前语句 $query = "SELECT * FROM my_table WHERE id = 123"; $result = mysqli_query($conn, $query); // 获取当前行数据 $row = mysqli_fetch_assoc($result); // 获取前一行数据 mysqli_data_seek($result, mysqli_num_rows($result) - 2); $prev_row = mysqli_fetch_assoc($result); // 获取后一行数据 mysqli_data_seek($result, mysqli_num_rows($result)); $next_row = mysqli_fetch_assoc($result);中的 -2 是什么意思?

`-2` 表示将结果集的指针移到当前行的前一行。因为在当前行执行 `fetch_assoc()` 函数时,结果集的指针已经自动向下移动了一行,所以要获取当前行的前一行,需要将指针向上移动两行。 具体来说,`mysqli_num_rows()` 函数返回结果集中的行数,然后 `-2` 就是将结果集的指针向上移动两行,使其指向当前行的前一行。

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#!/bin/bash MINUS_THRESHOLD=-10 PLUS_THRESHOLD=10 PRECISION=3 SUM_SEND_PREV=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments received)') SUM_RECV_PREV=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments sent out)') TOTAL_PREV=0 # 打印第一个时刻初始为0的统计数据 CURRENT_DATETIME=$(date "+%Y-%m-%d %H:%M") echo ${CURRENT_DATETIME} "0 0 0" sleep 60 while true do # 此两行的第一段文本,即对应项目的数值 SUM_SEND=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments received)') SUM_RECV=$(netstat --statistics --tcp | grep -oP '(?<=[ ])[0-9]+(?= segments sent out)') CURRENT_DATETIME=$(date "+%Y-%m-%d %H:%M") # 使用bc运算此一分钟内的发送接收量,并计算I/O总和 SEND_RECORD=$(echo "scale=${PRECISION}; ${SUM_SEND} - ${SUM_SEND_PREV}" | bc -l) RECV_RECORD=$(echo "scale=${PRECISION}; ${SUM_RECV} - ${SUM_RECV_PREV}" | bc -l) TOTAL=$(echo $SEND_RECORD + $RECV_RECORD | bc -l) # 计算差值 DIFF=$(echo $TOTAL - $TOTAL_PREV | bc -l) LOG_STAT="${CURRENT_DATETIME} ${SEND_RECORD} ${RECV_RECORD} ${TOTAL}" # 判断差值落在(10, +∞) [-10, 10] (-∞, -10)中的哪个区间内 if [[ $(echo "${DIFF} > ${PLUS_THRESHOLD}" | bc -l) ]]; then SIGN="+" elif [[ $(echo "${DIFF} < ${MINUS_THRESHOLD}" | bc -l) ]]; then SIGN="-" else SIGN=" " fi # DEBUG语句 # echo # echo $SUM_SEND $SUM_RECV $SUB_VALUE echo $LOG_STAT # 更新参照数据 SUM_SEND_PREV=${SUM_SEND} SUM_RECV_PREV=${SUM_RECV} TOTAL_PREV=${TOTAL} # 遵照要求睡眠60秒 sleep 60 done这段代码报错(standard_in) 2: syntax error

如何将self.conv1 = nn.Conv2d(4 * num_filters, num_filters, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 与torchvision.ops.deform_conv2d,加入到:class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) sequence = [ nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) sequence += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: sequence += [nn.Sigmoid()] self.model = nn.Sequential(*sequence) def forward(self, input): return self.model(input)中,请给出修改后的代码

Defines the PatchGAN discriminator with the specified arguments. class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) 上述代码中出现错误:RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.),请问如何解决,给出修改后的代码

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