一般在把数据写入数据库之前,先对将要写入的数据进行校验,可以避免出现比较严重的安全问题(例如一般性的SQL注入攻击)。
mayfish 可以灵活的自定义将要执行写入的数据内容的校验规则,以减少开发人员手动对每一个字段的数据进行校验的麻烦。
例子如下:
一、首先定义数据库模块
class MemberModel extends AppModel
{
/** 设置数据库表名称 **/
protected $tableName = "members";
/**
* 数据验证规则
*/
protected $verify = array(
array("NotEmpty", "username", "用户名不能留空"),
array("hasOne", "username", "此用户已经存在,请换另一个用户名称再试一次"),
array("NotEmpty", "password", "密码不能留空"),
array("NotEmpty", "email", "邮箱地址不能留空"),
array("isEmail", "email", "邮箱地址格式不正确"),
array("hasOne", "email", "邮箱地址已经被占用")
);
/**
* 覆盖父类添加数据入库的方法
* 先对用户密码进行md5加密,再调用父类的方法写入数据库中
*/
public function create($data) {
$data = array_map("addslashes", $data); //将数据中的标点符号(单、双引号)进行安全转义
$data["password"] = md5($data["password"]);
return parent::create($data);
}
}
?>
二、执行数据写入操作
//执行写入数据的片段...
//执行数据入库的操作
private function PostData() {
$fields = array("username", "password", "email");
$post = array_map("trims", $_POST); //清除所有数据两边多余的空格
$post = parseHTML($post, $fields); //将指定的字段内容进行清除HTML处理
$data = parseFields($post, $fields); //提取可以写入数据库的字段(防止别人绕过你的页面进行提交一些别有用心的数据)
$DB = & M("member");
//进行数据验证
if (!$DB->verify($data)) {
//验证失败,取出失败的原因,并提交到模板页面中
$this->assign("error", $DB->getVerifyError());
//把提交过来的数据也提交到模板中(用以实现用户好像没有离开过页面的感觉)
$this->assign("default", $post);
//渲染注册页面模板
$this->display("/register.html");
}
else {
//写入数据库
$result = $DB->create($data);
//返回布尔型,说明数据写入失败,渲染注册页面模板
if (is_bool($result)) {
$this->assign("default", $post);
$this->display("/register.html");
}
else {
//注册成功,渲染注册成功页面模板
$this->assign("username", $data["username"]);
$this->display("/reg_success.html");
}
}
}
可执行验证的规则有
NotEmpty 不能为空
Number 只能是整数
isEmail 邮箱地址是否正确
hasOne 是否是唯一(是否重复,是否已经存在)
Regex 自定义正则表达式
验证的格式为
array(验证方法, 进行验证的字段名称, 验证错误的提示信息)
对于正则表达示的验证
array("Regex", "mobile", '/^13\d{9}$/', "用户名不能留空")
MayFish 下载

译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟目前,没有用于构建和管理机器学习(ML)应用程序的标准实践。机器学习项目组织得不好,缺乏可重复性,而且从长远来看容易彻底失败。因此,我们需要一套流程来帮助自己在整个机器学习生命周期中保持质量、可持续性、稳健性和成本管理。图1. 机器学习开发生命周期流程使用质量保证方法开发机器学习应用程序的跨行业标准流程(CRISP-ML(Q))是CRISP-DM的升级版,以确保机器学习产品的质量。CRISP-ML(Q)有六个单独的阶段:1. 业务和数据理解2. 数据准备3. 模型

人工智能(AI)在流行文化和政治分析中经常以两种极端的形式出现。它要么代表着人类智慧与科技实力相结合的未来主义乌托邦的关键,要么是迈向反乌托邦式机器崛起的第一步。学者、企业家、甚至活动家在应用人工智能应对气候变化时都采用了同样的二元思维。科技行业对人工智能在创建一个新的技术乌托邦中所扮演的角色的单一关注,掩盖了人工智能可能加剧环境退化的方式,通常是直接伤害边缘人群的方式。为了在应对气候变化的过程中充分利用人工智能技术,同时承认其大量消耗能源,引领人工智能潮流的科技公司需要探索人工智能对环境影响的

Wav2vec 2.0 [1],HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型,通过在多达上万小时的无标注语音数据(如 Libri-light )上的自监督学习,显著提升了自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),语音合成(Text-to-speech, TTS)和语音转换(Voice Conversation,VC)等语音下游任务的性能。然而这些模型都没有公开的中文版本,不便于应用在中文语音研究场景。 WenetSpeech [4] 是

条形统计图用“直条”呈现数据。条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量,根据数量的多少画成长短不同的直条,然后把这些直条按一定的顺序排列起来;从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图分为:单式条形统计图和复式条形统计图,前者只表示1个项目的数据,后者可以同时表示多个项目的数据。

arXiv论文“Sim-to-Real Domain Adaptation for Lane Detection and Classification in Autonomous Driving“,2022年5月,加拿大滑铁卢大学的工作。虽然自主驾驶的监督检测和分类框架需要大型标注数据集,但光照真实模拟环境生成的合成数据推动的无监督域适应(UDA,Unsupervised Domain Adaptation)方法则是低成本、耗时更少的解决方案。本文提出对抗性鉴别和生成(adversarial d

数据通信中的信道传输速率单位是bps,它表示“位/秒”或“比特/秒”,即数据传输速率在数值上等于每秒钟传输构成数据代码的二进制比特数,也称“比特率”。比特率表示单位时间内传送比特的数目,用于衡量数字信息的传送速度;根据每帧图像存储时所占的比特数和传输比特率,可以计算数字图像信息传输的速度。

数据分析方法有4种,分别是:1、趋势分析,趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪;2、象限分析,可依据数据的不同,将各个比较主体划分到四个象限中;3、对比分析,分为横向对比和纵向对比;4、交叉分析,主要作用就是从多个维度细分数据。

2021年10月,Jeff Dean亲自撰文介绍了一个全新的机器学习架构——Pathways。目的很简单,就是让一个AI能够跨越数以万计的的任务,理解不同类型的数据,并同时以极高的效率实现:在大半年之后的2022年3月,Jeff Dean终于发布了Pathways的论文。论文连接:https://arxiv.org/abs/2203.12533其中,补充了不少技术上的细节,比如最基本的系统架构等等。2022年4月,谷歌用Pathways的PaLM语言模型横空出世,接连打破多项自然语言处理任务的S


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

SublimeText3 英文版
推荐:为Win版本,支持代码提示!

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

WebStorm Mac版
好用的JavaScript开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版