[root@localhost HIDS]# python scan-mysql.py File "scan-mysql.py", line 6 SyntaxError: Non-ASCII character '\xe8' in file scan-mysql.py on line 6, but no encoding declared; see http://www.python.org/peps/pep-0263.html for details

时间: 2024-01-24 21:18:06 浏览: 66
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yulong-hids：一种由YSRC开源的主机入侵检测系统

这个错误是由于 Python 解释器无法确定文件编码导致的。你可以在文件开头添加以下代码来解决该问题： ```python # -*- coding: utf-8 -*- ``` 这将告诉 Python 解释器使用 UTF-8 编码来解释该文件。如果你使用的不是 UTF-8 编码，可以将其替换为相应的编码。
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运行后报错 File "HIDS-3.py", line 33 print(f"[XSS Attack Warning]: {line}") ^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误通常是因为代码使用了 Python 3.x 的语法，但是你的 Python 解释器版本是 2.x。在 Python 2.x 中，print 语句需要使用括号包裹打印内容，而在 Python 3.x 中，print 是一个函数，不需要使用括号包裹打印...

[root@localhost HIDS]# pip3 install --user WARNING: Running pip install with root privileges is generally not a good idea. Try pip3 install --user instead. You must give at least one requirement to install (see "pip help install")

这个命令提示你不应该使用root权限来安装Python包，应该使用--user选项来安装到用户目录下。另外，你需要指定要安装的包名和版本号，例如： pip3 install --user numpy==1.19.3 这将安装numpy 1.19.3版本...

请详细解释下面这段代码：作者：BINGO Hong 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61795416 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 def make_model(self): x = Input(shape=(self.P, self.m)) # CNN，普通卷积，无casual-dilation c = Conv1D(self.hidC, self.Ck, activation='relu')(x) c = Dropout(self.dropout)(c) # RNN, 普通RNN r = GRU(self.hidR)(c) r = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.hidR)))(r) r = Dropout(self.dropout)(r) # skip-RNN，以skip为周期的RNN，需要对数据进行变换 if self.skip > 0: # c: batch_size*steps*filters, steps=P-Ck s = Lambda(lambda k: k[:, int(-self.pt*self.skip):, :])(c) s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.pt, self.skip, self.hidC)))(s) s = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0,2,1,3)))(s) # 这里设置时间步长为周期数目self.pt，时序关系以周期间隔递进，输入维度为self.hidC s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.pt, self.hidC)))(s) s = GRU(self.hidS)(s) s = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.skip*self.hidS)))(s) s = Dropout(self.dropout)(s) # 合并RNN及Skip-RNN r = concatenate([r,s]) res = Dense(self.m)(r) # highway，模型线性AR if self.hw > 0: z = Lambda(lambda k: k[:, -self.hw:, :])(x) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0,2,1)))(z) # hw设置以7天(self.hw=7)的值做为特征，利用Dense求预测量 z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.hw)))(z) z = Dense(1)(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, self.m)))(z) res = add([res, z]) if self.output != 'no': res = Activation(self.output)(res) model = Model(inputs=x, outputs=res) model.compile(optimizer=Adam(lr=self.lr, clipnorm=self.clip), loss=self.loss) # print(model.summary()) # plot_model(model, to_file="LSTNet_model.png", show_shapes=True) return model

最后将s进行维度变换，将其reshape为(-1, self.skip*self.hidS)的形状。然后进行一次Dropout操作。 8. 将r和s进行拼接(concatenate)得到合并后的r。 9. 接下来定义了一个全连接层(Dense)，输出维度为self.m。 10....

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详细解释这段代码 if self.args.shared_params: # print (f"This is the shape of last_hids: {last_hid.size()}") obs = obs.contiguous().view(batch_size*self.n_, -1) # shape = (b*n, n+o/o) agent_policy = self.policy_dicts[0] means, log_stds, hiddens = agent_policy(obs, last_hid) # hiddens = th.stack(hiddens, dim=1) means = means.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) hiddens = hiddens.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) if self.args.gaussian_policy: log_stds = log_stds.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) else: stds = th.ones_like(means).to(self.device) * self.args.fixed_policy_std log_stds = th.log(stds)

这段代码是一个if语句块，判断了一个名为self.args.shared_params的变量是否为True。 如果为True，执行下面的代码块，首先将obs变量进行形状变换，使其形状变为(batch_size * self.n_, -1)。其中，batch_size表示...

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