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。
使用断言库或自定义验证方法可以提升代码的可读性和健壮性。
例如重载+： class Complex { public: double real, imag; Complex(double r = 0, double i = 0) : real(r), imag(i) {} // 成员函数重载 + Complex operator+(const Complex& other) const { return Complex(real + other.real, imag + other.imag); } }; 使用时：Complex c1(1,2), c2(3,4); Complex c3 = c1 + c2; 全局函数方式 当需要左操作数不是类对象，或希望支持隐式转换时更合适。
仍以阶乘为例，使用类模板递归定义： ViiTor实时翻译 AI实时多语言翻译专家！
如果该脚本是被包含在一个更大的应用生命周期中，那么在它之后可能会有其他代码被执行，最终输出HTML。
在每次读取时，我们检查当前行是否包含我们预期的列标题（例如，通过检查是否包含某个关键列名）。
注意控制每条SQL语句的数据量，建议每批次控制在500~1000条以内，避免SQL过长导致报错。
计算效率： 对于非常大的数据集（数千个主体），这种双重循环的方法计算复杂度为O(N^2)，可能会非常耗时。
对耗时操作使用多线程： 任何可能阻塞GUI数秒的操作都应在单独的线程中执行，以保持GUI的响应性。
基本上就这些，关键是把变化的行为抽象成接口，再通过组合的方式注入到上下文中。
#ifdef：如果宏已定义，则编译后续代码 #ifndef：如果宏未定义，则编译后续代码 #if：根据表达式值判断是否编译 #else 和 #elif：配合使用实现多分支 #endif：结束条件编译块 示例： 钉钉 AI 助理 钉钉AI助理汇集了钉钉AI产品能力，帮助企业迈入智能新时代。
1. 视频存服务器目录，数据库仅存路径；2. 用PDO查询并htmlspecialchars过滤输出；3. 前端用video标签播放；4. 注意权限验证与路径安全。
trimmed := bytes.Trim([]byte("!!!hello!!!"), "!") // "hello" 基本上就这些。
容量过大： 如果容量过大，可能会消耗过多的内存。
将AJAX请求封装成函数，提高代码复用性和可维护性。
消费消息（Consume）：后台worker从队列中获取消息，并调用对应的处理器执行。
以下是一个实现流式编码的示例： 天工大模型 中国首个对标ChatGPT的双千亿级大语言模型 115 查看详情 package main import ( "encoding/json" "fmt" "io" "log" "os" "time" ) // Data结构体包含一个固定字段和一个数据流字段 type Data struct { Foo string Bar chan string } // StreamEncodeJSON 函数用于流式编码Data结构体 func StreamEncodeJSON(w io.Writer, data Data) error { // 写入JSON对象的起始部分和Foo字段 _, err := fmt.Fprintf(w, `{"Foo": %s, "Bar": [`, strconv.Quote(data.Foo)) if err != nil { return fmt.Errorf("failed to write initial JSON: %w", err) } firstElement := true // 迭代通道，逐个编码Bar中的元素 for item := range data.Bar { if !firstElement { // 如果不是第一个元素，先写入逗号分隔符 _, err := w.Write([]byte(",")) if err != nil { return fmt.Errorf("failed to write comma: %w", err) } } // 使用json.NewEncoder编码单个元素 // 注意：json.Encoder.Encode 会在每个值后面添加换行符， // 但由于我们是手动拼接数组，需要确保输出是纯粹的JSON值。
在JWT中嵌入用户角色字段（如role: "admin"） 编写RequireRole("admin")等高阶函数生成权限中间件 将权限检查与业务逻辑解耦，提升可维护性 也可引入更复杂的权限模型，如Casbin，支持策略配置文件，实现细粒度访问控制。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； 1. 解析XML数据 对于结构良好（Well-formed）的XML数据，Go标准库中的encoding/xml包提供了强大的支持，可以将XML数据直接解析到Go结构体中。
如知AI笔记 如知笔记——支持markdown的在线笔记，支持ai智能写作、AI搜索，支持DeepseekR1满血大模型 27 查看详情 ->havingRaw('posts_count % 2 = 0'): 这部分代码使用 havingRaw 方法来添加一个原始 SQL 条件。

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