sqllab第十九关通关笔记
知识点：
- 错误注入
- 最大长度为32位；如果目标长度>32时，需要利用截取函数进行分段读取
- referer注入
- insert语句
- update语句
通过admin admin进行登录发现页面打印除了referer字段的信息
这应该是一个referer注入
首先进行测试一下
构造payload:1'
成功报错了，根据报错信息可以判断处原始语句为insert 表名()values()
构造payload:1' and exp(710)='1
成功出现了exp()的报错信息，说明这里存在错误注入
接下来获取数据库名
构造payload:1' and extractvalue(1,concat(0x7e,database(),0x7e))='1
成功获取了数据库的名字；收工了
10
相关文章：
sqllab第十九关通关笔记
知识点： 错误注入 最大长度为32位；如果目标长度>32时，需要利用截取函数进行分段读取referer注入 insert语句update语句 通过admin admin进行登录发现页面打印除了referer字段的信息 这应该是一个referer注入 首先进行测试一下 构造payl…...
张量维度改变总结
文章目录 一、view() 或 reshape()二、unsqueeze()三、squeeze()四、transpose()五、torch.expand_dims 一、view() 或 reshape() view() 或 reshape(): 这两个函数可以用于改变张量的形状，但保持元素总数不变。它们可以接受一个新的形状作为参数，并返回…...
C++ ezOptionParse的用法
在网上找了一下，发现并没有很多关于这个小型头文件的资料 只好自己上了 int main(int argc, const char * argv[]) {ezOptionParser opt;opt.overview "Demo of parsers features."; //概要说明,一般需要填写，简要介绍程序的作用opt.synta…...
MATLAB：一些杂例
a 2; b 5; x 0:pi/40:pi/2; %增量为pi/40 y b*exp(-a*x).*sin(b*x).*(0.012*x.^4-0.15*x.^30.075*x.^22.5*x); %点乘的意义 z y.^2; %点乘的意义 w(:,1) x; %组成w，第一列为x w(:,2) y; %组成w，第二列为y w(:,3) z; %组成w，第三列为z…...
使用OpenCV实现两张图像融合在一起
简单介绍 图像融合技术是一种结合多个不同来源或不同传感器捕获的同一场景的图像数据，以生成一幅更全面、更高质量的单一图像的过程。这种技术广泛应用于遥感、医学影像分析、计算机视觉等多个领域。常见的图像融合技术包括基于像素级、特征级和决策级的融合方法&a…...
PyTorch学习笔记之基础函数篇（十）
文章目录 6 张量操作6.1 torch.reshape()函数6.1 torch.transpose()函数6.1 torch.permute()函数6.1 torch.unsqueez()函数6.1 torch.squeeze()函数6.1 torch.cat()函数6.1 torch.stack()函数 6 张量操作 6.1 torch.reshape()函数 torch.reshape() 是 PyTorch 中的一个函数&a…...
kubernetes部署集群
kubernetes部署集群 集群部署获取镜像安装docker[集群]阿里仓库下载[集群]集群部署[集群]集群环境配置[集群]关闭系统Swap[集群]安装Kubeadm包[集群]配置启动kubelet[集群]配置master节点[master]配置使用网络插件[master]node加入集群[node]后续检查[master]测试集群 集群部署…...
软件工程师，该偿还一下技术债了
概述 在软件开发领域，有一个特殊的概念——“技术债”，它源于Ward Cunningham的一个比喻，主要用来描述那些为了短期利益而选择的快捷方式、临时解决方案或者未完成的工作，它们会在未来产生额外的技术成本。就像金融债务一样&#…...
HTML5、CSS3面试题（三）
HTML5、CSS3面试题（二） rem 适配方法如何计算 HTML 跟字号及适配方案？（必会） 通用方案 1、设置根 font-size：625%（或其它自定的值，但换算规则 1rem 不能小于 12px） 2…...
pytorch之诗词生成6--eval
先上代码： import tensorflow as tf from dataset import tokenizer import settings import utils# 加载训练好的模型 model tf.keras.models.load_model(r"E:\best_model.h5") # 随机生成一首诗 print(utils.generate_random_poetry(tokenizer, model)…...
Django自定义中间件
自定义中间件 传统方法的的五大钩子函数：（需要调用MiddlewareMixin类） process_request，请求刚到来，执行视图之前；正序 process_view，路由转发到视图，执行视图之前；正序…...
【JavaScript】JavaScript 运算符 ① ( 运算符分类 | 算术运算符 | 浮点数 的 算术运算 精度问题 )
文章目录 一、JavaScript 运算符1、运算符分类2、算术运算符3、浮点数 的 算术运算 精度问题 一、JavaScript 运算符 1、运算符分类 在 JavaScript 中 , 运算符 又称为 " 操作符 " , 可以实现 赋值 , 比较 > < , 算术运算 -*/ 等功能 , 运算符功能主要分为以下…...
掘根宝典之C++迭代器简介
简介 迭代器是一种用于遍历容器元素的对象。它提供了一种统一的访问方式，使程序员可以对容器中的元素进行逐个访问和操作，而不需要了解容器的内部实现细节。 C标准库里每个容器都定义了迭代器 迭代器的作用类似于指针，可以指向容器中的某个…...
DP-力扣 120.三角形最小路径和
给定一个三角形，找出自顶向下的最小路径和。每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点： 下标与上一层结点下标相同或者等于上一层结点下标 1 的两个结点。样例： 例如，给定三角形： [ [2], [3,4], [6,5,7], [4…...
【WEEK3】学习目标及总结【SpringMVC】【中文版】
学习目标： 三周完成SpringMVC入门——第三周 感觉这周很难完成任务了，大概率还会有第四周 学习内容： 参考视频教程【狂神说Java】SpringMVC最新教程IDEA版通俗易懂数据处理JSON交互处理 学习时间及产出： 第三周 MON~FRI 2024.…...
peft模型微调--Prompt Tuning
模型微调（Model Fine-Tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定任务进行进一步的训练以优化模型性能的过程。预训练模型通常是在大规模数据集上通过无监督或自监督学习方法预先训练好的，具有捕捉语言或数据特征的强大能力。 PEF…...
【算法训练营】周测1
清华大学驭风计划课程链接 学堂在线 - 精品在线课程学习平台 (xuetangx.com) 如果需要答案代码可以私聊博主 有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~ 考题11-1 题目描述 有一个初始时为空的序列，你的任务是维护这个…...
PyTorch Dataset、DataLoader长度
pytorch 可以直接对 Dataset 对象用 len() 求数据集大小，而 DataLoader 对象也可以用 len()，不过求得的是用这个 loader 在一个 epoch 能有几多 iteration，容易混淆。本文记录几种情况的对比。 from torch.utils.data import Dataset, DataL…...
动态IP和静态IP
与静态 IP 地址不同，动态 IP 地址会定期更改。让我们来分析一下： 1. IP 地址基础知识： * IP 地址是一个数字标签，用于唯一标识网络上的每个设备。 * 当设备通过网络通信时，数据会在它们之间来回传输。每个数据包都标有…...
中电金信：技术实践｜Flink维度表关联方案解析
导语：Flink是一个对有界和无界数据流进行状态计算的分布式处理引擎和框架，主要用来处理流式数据。它既可以处理有界的批量数据集，也可以处理无界的实时流数据，为批处理和流处理提供了统一编程模型。 维度表可以看作是用户来分析数…...
应用升级/灾备测试时使用guarantee 闪回点迅速回退
1.场景 应用要升级,当升级失败时,数据库回退到升级前. 要测试系统,测试完成后,数据库要回退到测试前。 相对于RMAN恢复需要很长时间， 数据库闪回只需要几分钟。 2.技术实现 数据库设置 2个db_recovery参数 创建guarantee闪回点，不需要开启数据库闪回。…...
《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- CSI-2 协议详细解析 (一）
CSI-2 协议详细解析 (一） 1. CSI-2层定义（CSI-2 Layer Definitions） 分层结构 ：CSI-2协议分为6层： 物理层（PHY Layer） ： 定义电气特性、时钟机制和传输介质（导线&#…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU：如何让RNN变得更聪明？ 在深度学习的世界里，循环神经网络（RNN）以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而，传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...
C++八股 —— 单例模式
文章目录 1. 基本概念2. 设计要点3. 实现方式4. 详解懒汉模式 1. 基本概念 线程安全（Thread Safety） 线程安全是指在多线程环境下，某个函数、类或代码片段能够被多个线程同时调用时，仍能保证数据的一致性和逻辑的正确性…...
如何在最短时间内提升打ctf（web)的水平？
刚刚刷完2遍 bugku 的 web 题，前来答题。 每个人对刷题理解是不同，有的人是看了writeup就等于刷了，有的人是收藏了writeup就等于刷了，有的人是跟着writeup做了一遍就等于刷了，还有的人是独立思考做了一遍就等于刷了。…...
智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平
一、引言 随着人工智能技术的飞速发展，AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术，在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...
k8s从入门到放弃之HPA控制器
k8s从入门到放弃之HPA控制器 Kubernetes中的Horizontal Pod Autoscaler (HPA)控制器是一种用于自动扩展部署、副本集或复制控制器中Pod数量的机制。它可以根据观察到的CPU利用率（或其他自定义指标）来调整这些对象的规模，从而帮助应用程序在负…...
32位寻址与64位寻址
32位寻址与64位寻址 32位寻址是什么？ 32位寻址是指计算机的CPU、内存或总线系统使用32位二进制数来标识和访问内存中的存储单元（地址），其核心含义与能力如下： 1. 核心定义 地址位宽：CPU或内存控制器用32位…...
2.2.2 ASPICE的需求分析
ASPICE的需求分析是汽车软件开发过程中至关重要的一环，它涉及到对需求进行详细分析、验证和确认，以确保软件产品能够满足客户和用户的需求。在ASPICE中，需求分析的关键步骤包括： 需求细化：将从需求收集阶段获得的高层需…...
FTXUI::Dom 模块
DOM 模块定义了分层的 FTXUI::Element 树，可用于构建复杂的终端界面，支持响应终端尺寸变化。 namespace ftxui {...// 定义文档 定义布局盒子 Element document vbox({// 设置文本 设置加粗 设置文本颜色text("The window") | bold | color(…...