其核心思想是：首先为新元素腾出空间，然后将待插入位置之后的元素后移，最后将新元素放置到腾出的位置。
立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； 示例代码： #include <fstream> #include <iostream> #include <string> bool fileExists(const std::string& filename) {     std::ifstream file(filename);     return file.good(); // 文件可打开即认为存在 } int main() {     if (fileExists("test.txt")) {         std::cout << "文件存在" << std::endl;     } else {         std::cout << "文件不存在" << std::endl;     }     return 0; } 说明： file.good()表示流处于正常状态，意味着文件成功打开。
需要注意： 从文本节点获取数据时，得到的是已解码的字符串（如 CDATA块中的内容会被当作普通文本返回，不包含<![CDATA[标签本身 确保所用解析器支持标准XML实体和CDATA 4. 避免非法字符和编码问题 某些控制字符（如ASCII 0-31，除制表符、换行符、回车符外）在XML中是非法的，需提前过滤。
Listing 模型 (app/Models/Listing.php)：<?php namespace App\Models; use Illuminate\Database\Eloquent\Factories\HasFactory; use Illuminate\Database\Eloquent\Model; class Listing extends Model { use HasFactory; // ... 其他属性和方法 public function images() { return $this->hasMany(Listingimage::class); } }Listingimage 模型 (app/Models/Listingimage.php)：<?php namespace App\Models; use Illuminate\Database\Eloquent\Factories\HasFactory; use Illuminate\Database\Eloquent\Model; class Listingimage extends Model { use HasFactory; protected $fillable = [ 'listing_id', 'image_url', 'nom_image', ]; public function listing() { return $this->belongsTo(Listing::class); } }5. 注意事项 错误处理： 在实际应用中，应考虑更完善的错误处理机制，例如当文件移动失败或数据库保存失败时如何反馈给用户。
它不需要额外的API配置或身份验证，适用于快速脚本和一次性任务。
1. 基本用法与常用类型 std::atomic 是一个模板类，可以包装像 int、bool、指针等可平凡复制（trivially copyable）的类型。
""" client = admin_v1beta.AnalyticsAdminServiceClient() request = admin_v1beta.ListCustomDimensionsRequest( parent=property_filter ) # API响应是一个ListCustomDimensionsPager对象 full_response_pager = client.list_custom_dimensions(request=request) df_records = [] # 迭代Pager对象中的每个自定义维度响应 for response_item in full_response_pager: # 1. 获取响应项的内部字典表示 # response_item本身是一个Google Protobuf消息对象，其__dict__包含了实际的数据 step1 = response_item.__dict__ # 2. 将字典转换为字符串，这是进行字符串替换的基础 step2 = str(step1) # 3. 执行一系列字符串替换，将非标准的Python字典字符串转换为有效的JSON字符串 # 目标是将 `key: value` 转换为 `"key": "value"` 或 `"key": value` # 确保键名和字符串值被双引号包围，布尔值和数字保持其JSON原生格式。
但可以通过指针与数组结合的方式“返回”数组数据。
通常在项目根目录下的 venv 文件夹中。
ignored 变量会不断被覆盖，只保留最后一个被忽略的值，进一步减少内存占用。
输入验证和过滤: 在将数据插入到数据库之前，应该对数据进行验证和过滤，以确保数据符合预期的格式和类型。
如果您是通过Homebrew安装NVM，其文件可能位于/usr/local/opt/nvm。
错误处理至关重要，应该检查每个可能出错的地方，并进行适当的处理。
|：管道，将前一个命令的输出作为后一个命令的输入。
百度文心百中 百度大模型语义搜索体验中心 22 查看详情 以下是一个基于Symfony 3.4/4.x AbstractGuardAuthenticator的简化示例：// src/Security/ApiKeyAuthenticator.php namespace App\Security; use App\Entity\ApiKey; // 假设你有一个ApiKey实体 use Doctrine\ORM\EntityManagerInterface; use Symfony\Component\HttpFoundation\JsonResponse; use Symfony\Component\HttpFoundation\Request; use Symfony\Component\HttpFoundation\Response; use Symfony\Component\Security\Core\Authentication\Token\TokenInterface; use Symfony\Component\Security\Core\Exception\AuthenticationException; use Symfony\Component\Security\Core\User\UserProviderInterface; use Symfony\Component\Security\Guard\AbstractGuardAuthenticator; class ApiKeyAuthenticator extends AbstractGuardAuthenticator { private $entityManager; public function __construct(EntityManagerInterface $entityManager) { $this->entityManager = $entityManager; } /** * 判断请求是否需要此认证器进行认证 */ public function supports(Request $request) { // 检查请求头中是否存在 'X-AUTH-TOKEN' return $request->headers->has('X-AUTH-TOKEN'); } /** * 从请求中获取凭证（API Key） */ public function getCredentials(Request $request) { return [ 'token' => $request->headers->get('X-AUTH-TOKEN'), ]; } /** * 根据凭证加载用户 * 对于API密钥，我们通常不加载实际用户，而是验证密钥本身 */ public function getUser($credentials, UserProviderInterface $userProvider) { $apiToken = $credentials['token']; if (null === $apiToken) { return null; } // 在这里，你可以从数据库中查找与此API密钥关联的用户或API密钥实体 // 假设我们只是验证API密钥本身是否有效 $apiKeyEntity = $this->entityManager->getRepository(ApiKey::class)->findOneBy(['value' => $apiToken, 'enabled' => true]); if (!$apiKeyEntity) { throw new AuthenticationException('Invalid API Key.'); } // 如果API密钥有效，可以返回一个匿名用户或一个代表API客户端的特殊用户对象 // 这里为了简化，我们假设返回一个简单的字符串作为用户标识 return 'api_client_' . $apiKeyEntity->getId(); } /** * 检查凭证是否有效 * 在本例中，getUser方法已经完成了验证，所以此方法可以返回true */ public function checkCredentials($credentials, $user) { // 凭证已经在getUser中验证过 return true; } /** * 认证成功时调用 */ public function onAuthenticationSuccess(Request $request, TokenInterface $token, $providerKey) { // 认证成功，继续处理请求 return null; // 返回null表示继续正常请求 } /** * 认证失败时调用 */ public function onAuthenticationFailure(Request $request, AuthenticationException $exception) { $data = [ 'message' => strtr($exception->getMessageKey(), $exception->getMessageData()) ]; return new JsonResponse($data, Response::HTTP_UNAUTHORIZED); } /** * 当需要认证但用户未提供凭证时调用 */ public function start(Request $request, AuthenticationException $authException = null) { $data = [ 'message' => 'Authentication Required' ]; return new JsonResponse($data, Response::HTTP_UNAUTHORIZED); } /** * 是否记住我功能 */ public function supportsRememberMe() { return false; } }2. 配置安全防火墙 在config/packages/security.yaml (或 app/config/security.yml for Symfony 3.4) 中配置你的防火墙，以使用这个自定义认证器：# config/packages/security.yaml security: # ... providers: # 定义一个简单的提供者，因为API密钥认证通常不涉及传统用户加载 # 或者你可以定义一个实体提供者，如果你的API密钥与某个用户实体关联 in_memory: { memory: null } # 简单示例，实际应用中可能需要更复杂的配置 firewalls: dev: pattern: ^/(_(profiler|wdt)|css|images|js)/ security: false api: pattern: ^/api # 保护所有以 /api 开头的路由 stateless: true # API通常是无状态的 provider: in_memory # 或者你自己的用户提供者 guard: authenticators: - App\Security\ApiKeyAuthenticator # 注册你的认证器 # entry_point: App\Security\ApiKeyAuthenticator # 如果需要自定义入口点 # access_denied_handler: App\Security\AccessDeniedHandler # 如果需要自定义拒绝访问处理 access_control: # 确保所有 /api 路由都需要认证 - { path: ^/api, roles: IS_AUTHENTICATED_FULLY }3. 使用安全注解（可选） 如果你需要更细粒度的控制，可以在控制器方法上使用安全注解，例如@IsGranted或@Security。
OAuth 范围: 选择正确的 OAuth 范围非常重要。
import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from nltk.corpus import stopwords from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, classification_report from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.naive_bayes import GaussianNB import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 加载数据集 df = pd.read_csv("payload_mini.csv", encoding='utf-16') # 筛选感兴趣的攻击类型和正常请求 df = df[(df['attack_type'] == 'sqli') | (df['attack_type'] == 'norm')] X = df['payload'] y = df['label'] # 文本向量化 vectorizer = CountVectorizer(min_df=2, max_df=0.8, stop_words=stopwords.words('english')) X = vectorizer.fit_transform(X.values.astype('U')).toarray() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 添加random_state以确保可复现性 print(f"X_train shape: {X_train.shape}") print(f"y_train shape: {y_train.shape}") print(f"X_test shape: {X_test.shape}") print(f"y_test shape: {y_test.shape}")3. 模型训练与初步评估（错误示例） 接下来，我们训练并评估高斯朴素贝叶斯和随机森林模型。
基本上就这些。
# 假设您的Python 3.6解释器路径是 /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python3.6 -m venv my_guidedlda_env如果系统中只有默认的Python 3.x，且您需要安装特定旧版本，可能需要先安装该旧版本Python。
主要通过preg_replace()函数实现，它能根据指定的正则模式查找匹配内容，并将其替换为新的字符串。

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