用PHP语言对getMTime上的DirectoryIterator进行排序 - 腾讯云开发者社区

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【PHP SPL笔记】

），但是功能都是遍历结果集（loop over contents），因此Iterator的基本思想，就是将这三种不同的操作统一起来，用同样的命令界面，处理不同的资源。...DirectoryIterator类这个类用来查看一个目录中的所有文件和子目录： php try{ /*** class create new DirectoryIterator Object ***/ foreach ( new DirectoryIterator("...> 增加一个元素： $arrayObj->append("dingo"); 对元素排序： $arrayObj->natcasesort(); 显示元素的数量： echo $arrayObj->count...ArrayIterator类这个类实际上是对ArrayObject类的补充，为后者提供遍历功能。示例如下： <?

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PHP 常见内置类浅析

php $a = unserialize($_GET['a']); echo $a; ?> 对代码进行简单分析，这里对传入的a参数直接进行反序列化而后进行了输出操作。...这明显是一个PHP反序列化的问题，但却没给出反序列化的类，此时就要考虑用PHP原生类了。构造Poc如下的数据结构和超文本传输协议(HTTP)的组合定义了一个标准的方法来使用Internet上各种不同操作环境中的分布式对象。...，明显是想让我们进行目录遍历，同时这里并未给出其他可利用的类，且存在echo函数，因此我们想到PHP原生类中的FilesystemIterator 类。...，它只能获取指定目录下排序后的一个文件名，因此我们需要进行一个遍历才可获取其指定目录下全部文件名，利用方式如下 <?

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PHP 文件系统完全指南

注意 SplFileInfo 类实例化时接收 $filename 文件路径作为参数，后续没有特别说明默认我们已经获取到了 SplFileInfo 实例才能进行 getMTime() 等类似处理。...值得注意的是它们的返回值是十进制表示的权限，如果需要获取类似 0655 八进制权限表示法，我们需要对返回值进行处处理才行： // @see http://php.net/manual/zh/function.fileperms.php...总体来说，在读取文件时按照以上处理流程，基本上太容易出错的。...到这里，我们基本上就学习完 PHP 文件系统中大多数常用的函数了。然而就如我所说的那样，现实世界总是残酷的。尤其是在读写文件时，经常会遇到各种各样的错误，我们应该如何才能避免呢？...文章进行到这里，其实基本上 PHP 文件系统的所有知识都已经涉及到了。那么，下回见吧？不不不... 为了应对实战（面试需要），我们可能需要进一步对目录遍历做更进一步的研究。

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【译】现代化的PHP开发--迭代器Iterator

现在，我们已经知道了Iterator的工作原理类似于array，并且可以在for循环中进行遍历。了解数组在for循环中的实际工作方式将对我们很有帮助。...实际上，迭代器不过是一个类，它实现了上面提到的所有五个步骤。在PHP中，标准PHP库（SPL）是旨在解决常见问题的接口和类的集合，它提供了标准的Iterator接口。...我们的第一个迭代器代表了来自Github上的十大最受关注的PHP存储库。我们可以将其传递给foreach并像数组一样遍历它。我们将其命名为TrendingRepositoriesIterator。...基本上，此功能通过Github的公共API来从Github获取前10个已启动的PHP存储库，并将它们存储到$repos属性中。 private $repos：我们使用此属性来存储获取的存储库。...FilesystemIterator :: UNIX_PATHS：尽管PHP脚本运行在哪个系统上，但该标志将使FilesystemIterator使用Unix样式的目录splitter（）。

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PHP SPL标准库基本的一些例子和实践

熟悉使用ArrayIterator进行排序的方法代码实例 <?...Countable 继承了该接口的类可以直接调用count()得到元素个数 OuterIterator 如果想对选代器进行一定的处理之后再返回,可以用这个接口 Recursivelterator...,可以用这个接口 IteratorIterator类是OuterIterator的实现 ,扩展的时候可以直接继承Iteratorlterator 代码实例用逗号分隔，前面的扩展名优先被匹配 spl_autoload_extensions('.class.php,.php'); //设置Autoload寻找php定义的类文件的目录,多个目录用...\n"; //设置Autoload寻找php定义的类文件的目录,多个目录用PATH_SEPARATOR进行分隔 set_include_path("libs/");

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PHP绕过open_basedir列目录的研究

近期由于在开发自己的webshell，所以对PHP一些已有的漏洞进行了一定的研究，并且也自己发现了部分PHP存在的安全隐患。...0x01 open_basedir的简介 Open_basedir是PHP设置中为了防御PHP跨目录进行文件（目录）读写的方法，所有PHP中有关文件读、写的函数都会经过open_basedir的检查。...Open_basedir实际上是一些目录的集合，在定义了open_basedir以后，php可以读写的文件、目录都将被限制在这些目录中。...DirectoryIterator 是php5中增加的一个类，为用户提供一个简单的查看目录的接口（The DirectoryIterator class provides a simple interface...当然，在万无退路的时候进行暴力猜解目录，也不失为一个还算行的方法。 0x07 总结 open_basedir本来作为php限制跨目录读写文件的最基础的方式，应该需要进行完好的设计。

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懂「印度方言」的多语言机翻模型挑战0资源翻译，论文已被ACL2021接收

假设已经训练好了一个传统的多语言机器翻译模型，此时在该模型的基础上对某一个语言对进行微调（fine-tune），直观上看，这样的微调会放大对于该语言对的重要的权重，同时会缩小不重要的权重。...在微调后，对微调后的模型的权重进行排序，将值最低的权重进行剪枝。对每个语言对分别进行这样的操作（微调+剪枝），这样就能够获得每个语言对的子网络。...在不同场景不同模型大小下都能获得提升论文首先在IWSLT上验证LaSS的效果，为了进一步模拟现实世界中数据不平衡的场景，作者还收集了历年的WMT数据集，共组成18个语对36个语向，数据范围从低资源（古吉拉特语...作者用微调+剪枝的方法为新语对分配专属的子网络。 ? 相比多语言基线模型，LaSS表现更优，使用更少的训练步数达到了双语模型的结果； LaSS在原有语言对的表现下降更平滑。...这是因为LaSS只选择与该语对相关的参数进行更新，减少了对其他语对的影响，而基线模型更新所有的参数，更容易造成「灾难性遗忘」（catastrophic forgetting）。

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干货技巧 | phpinfo信息利用

php扩展的路径，图省事没用lamp包有点捞…(这里还是说下linux不推荐用phpstudy，很多linux装了phpstudy系统会崩) http_x_real_ip 直接获取真实ip，无视代理、cdn...php标签有四种格式，这个是asp风格的，默认不开启。...> magic_quotes_gpc 魔术引号，它是用来实现addslshes()和stripslashes()这两个功能的，对SQL注入进行防御。...) 1、利用DirectoryIterator + Glob 直接列举目录(linux) <?...2、realpath列举目录利用realpath对传入路径的回显不同加上通配符进行列举。本地环境linux就没有进行测试。 <?

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PHP7.4.1安全版本更改日志

核心：修复了错误＃78862（Windows上的null字节后，link（）默默地截断）。（CVE-2019-11044）。...修复了错误＃78863（DirectoryIterator类在空字节后会自动截断）。（CVE-2019-11045）。...修复了错误＃78904（未初始化的属性触发__get（））。修复了错误＃78926（Symfony缓存上的分段错误：清除）。...GD：修复了错误＃78849（GD构建用-D SIGNED_COMPARE_SLOW破坏）。...修复了错误＃78889（php-fpm服务无法启动）。修复了错误＃78916（php-fpm 7.4.0不通过mail（）发送邮件）的问题。

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python解析xml文件

本文目录：前言关于XML解析结语前言本来今天准备学习下electron的，结果npm工具的安装真是费了劲，网速差的不得了。为了完成今天的日更，只能放弃，今天来谢谢python的xml解析吧。...导出的格式包括.chls/csv/trace/chlsx/chlsj/har格式。这里的chlsx其实就是一种xml格式，里面包含的内容比较全。 ?...用Charles导出一页chlsx数据。我们要从这个xml文件里获得Host|Referer|Cookie|url这几个动态信息。我们用sorted函数排序，找出时间最新的一个chlsx文件。...trace_list = sorted(glob.glob("out/*.chlsx"), key=os.path.getmtime, reverse=True) 这里xml的解析我们用到一个库xml.dom.minidom...公众号后台回复 “xml” 获取文中用到的xml文件和python解析源码。一番雾语：就像表达是你的情绪的反映一样，表达方式反之也会影响情绪。

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首次赢得WMT机器翻译大赛，Meta证明单个多语言模型强于双语模型

不幸的是，这种方法对于训练数据很少的语言（例如冰岛语、豪萨语）来说失败了。双语模型组的高度复杂性使得它无法扩展到大型实际应用程序中，因为每天有数十亿人用数百种语言发布信息。...（例如，冰岛语到英语的翻译）和高资源语言对（例如，英语到德语的翻译）的翻译。...Yann LeCun 在推特上对这一研究进行了宣传：这项研究建立在先前研究之上，提高了低资源语言的翻译质量。...在本次研究中，Meta 添加了包含来自所有八种语言的数亿个句子的大规模单语数据。并且过滤了可用的单语数据以减少噪声量，然后使用可用的最强多语言模型对它们进行回译。...Meta 相信，他们在 WMT 2021 上取得的成绩巩固了多语言翻译作为构建单一通用翻译系统的重要途径。

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Facebook全新无监督机器翻译法，BLUE测试提升超过10分！

用机器翻译常用的基准BLEU衡量，Facebook的新方法实现了超过10分的改善（BLEU上提高1分就已经是相当了不起的成果了）。...通过旋转对齐词嵌入结构，进行词到词的翻译 Facebook无监督机器翻译的方法，首先是让系统学习双语词典，将一个词与其他语言对应的多种翻译联系起来。...但是，这个无监督神经模型的翻译结果可以用作反向翻译的训练数据。使用这种方法得到的翻译结果，与使用100,000个语言对进行训练的监督模型效果相当。...其方法是，从一个训练好的神经模型开始，用基于短语的模型生成的反向翻译句子，对这个神经模型进行训练。...根据实证结果，研究人员发现最后一种组合方法显著提高了先前无监督机器翻译的准确性，在BLEU基准测试上，英法和英德两个语种的翻译提高了超过10分（英法和英德翻译也是使用无监督学习训练的，仅在测试时使用了翻译好的语言对进行评估

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【源头活水】mBART：多语言翻译预训练模型

对于无监督的情况，我们看到了一致的改进，并为关联性较低的语言对产生了第一个非生成结果（例如，在尼泊尔语-英语上的9.5个BLEU增益）。...例如，对一种语言对（如韩语-英语）的双文本进行微调，就可以创建一个模型，该模型可以从单语言预训练集（如意大利语-英语）中的所有其他语言进行翻译，而无需进一步的训练。...我们根据泊松分布（λ=3.5）随机抽取跨度长度，对每个实例中35%的词进行mask。我们还对每个实例中的句子顺序进行了排序。解码器的输入是有一个位置偏移的原文。...我们对单对双文本数据进行微调，将源语言输入编码器，对目标语言进行解码。如图2所示，我们加载预训练的权重，并在双文本上用教师强制训练MT模型。...此外，mBART06在Ro-En上的表现类似于mBART02的事实表明，用类似的语言进行预训练特别有帮助。需要多少个预训练步？

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不以英语为中心，百种语言互译，FB开源首个单一多语言MT模型

该研究避开了在统计上很少需要翻译的方向，比如冰岛语到尼泊尔语翻译，或者是僧伽罗语到爪哇语的翻译。...举例而言，一个语系中将涵盖印度境内使用的孟加拉语、印地语、马拉地语、尼泊尔语、泰米尔语和乌尔都语等多种语言。研究者系统性地挖掘每个语系中所有可能的语言对。...仅挖掘数据 VS 反向翻译策略加持形成的语言对比较。总的来说，与单靠挖掘数据上的训练相比，桥梁策略和反向翻译数据的结合将 100 个反向翻译方向上的性能提升了 1.7BLEU。...举例而言，如果一个模型在法语 - 英语和德语 - 瑞典语语料库中进行训练，则可以实现法语和瑞典语的零样本转译。...此外，研究者还在该研究中引入了 LayerDrop 和 Depth-Adaptive，以用常规主干和一些语言特定参数集来共同训练模型。

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EMNLP22 | ClidSum: 跨语言对话摘要

在此基础上，我们制定了不同的预训练策略来提升已有多语言预训练模型（即 mBART-50）在跨语言对话摘要上的适应力，并提出了 mDialBART 跨语言对话摘要预训练模型。...通过调研，我们发现目前没有公开的网络资源提供多语言对话数据，因此我们采用方法（1）来构建跨语言对话摘要数据集，即选择已有的单语对话摘要数据集，并翻译其中的摘要部分。...SAMSum 和 MediaSum 有着较高的质量，包含了真实世界中或人工标注的单语言对话-摘要对，涉及到人们生活的多种场景。这两个数据集也在近几年的单语对话摘要研究中也备受关注 [5]。...为了帮助多语言预训练生成模型更好地完成跨语言对话摘要任务，我们在 mBART 的基础上提出了 mDialBART 预训练生成模型。...在构建过程中，我们采用了人工翻译已有单语对话摘要数据集的方式合成了跨语言对话摘要数据集，并进行了严格的质量控制流程。

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浅析大规模多语种通用神经机器翻译方法

作者｜陈贺轩编辑 | 唐里目前，神经机器翻译（NMT）已经成为在学术界和工业界最先进的机器翻译方法。最初的这种基于编码器-解码器架构的机器翻译系统都针对单个语言对进行翻译。...在大规模语言对包括在低资源和高资源数据（这种高低的比较是通过整体数据量的对比）上多语言机器翻译的性能和问题也得到了广泛的研究和探讨。...实验采用了Ha等人[6]，Johnson等人[2]以及在源语句子上使得能够进行多对多的翻译。翻译模型采用完全基于Attention的Transformer模型架构（Vaswani等人[7]）。...该数据集包括102种语言对，由于语言对之间是相互的，可以将它们与英语进行“镜像”转换，每个语言对最多有100万个示例。这样一来，总共可以翻译103种语言，并同时训练204种翻译方向。...在相同数据的情况下，多语言模型一对多、多对一以及多对多大多都高于单语对模型，表明模型具备同时训练更多语言对的能力。但是一些语言对仍然出现了高度的波动以及低于相应的单语对模型。

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谷歌双语助理来了！中英夹杂也不怕，递归神经网络和随机森林显神威

这意味着双语家庭可以用任何一种语言进行查询，而无需每次都更改设置。听起来简单，实现这一功能所需的技术可不简单，谷歌的口语识别LangID技术已经开发了5年！...一旦用户选择了两种支持的语言（目前支持的语言包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语和日语），他们就可以使用其中任一种语言与 Google Assistant 进行对话，智能助理也会以同一种语言做出回复...今天，谷歌最先进的 LangID 模型已经可以使用递归神经网络区分超过 2000 种可供选择的语言对。递归神经网络特别适用于序列建模问题，例如语音识别、语音检测、说话人识别等。...这是借助另外一种算法实现的，该算法使用 LangID 生成的候选语言的概率、我们对转录的信心以及用户的偏好（例如，最喜欢的艺术家）对两个语音识别系统提供的转录假设进行排序。...Google Assistant 使用的多语言语音识别系统与标准单语语音识别系统的示意图。排序算法用于从两个单语语音识别器中选择最佳的识别假设，利用了用户的相关信息和增量的 langID 结果。

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Facebook最新对抗学习研究：无需平行语料库完成无监督机器翻译

【新智元导读】Facebook试图将机器翻译的成功扩展到低资源语言对，研究了在没有任何平行数据的情况下，实现无监督的机器翻译。他们提出的模型有效地学习了在不使用任何标记数据的情况下进行翻译。...我们在两个广泛使用的数据集和两个语言对上对模型进行演示，结果显示，BLEU分数高达32.8，而在在训练期间甚至没有使用一个平行句。...相反，单语数据更容易找得到，而且许多具有有限并行数据的语言仍然拥有大量的单语数据。 ? 在半监督环境中，我们已经进行了多次尝试，试图利用单语数据来提高机器翻译系统的质量。...最后，Cheng等人（于2016年）、He等人（于2016年）提出在单语数据上增加一个辅助自动编码任务，这样就可以保证翻译后的句子可以再次被回翻成原文。但是，所有这些研究依然依赖于数万个平行的句子。...例如，在WMT数据集上，在对100000对句子进行完全监督的机器翻译系统中，我们可以达到同样的翻译质量。

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EMNLP 2022自然语言处理技术论文速览

某机构EMNLP 2022论文技术概览某机构在今年经验方法自然语言处理会议（EMNLP）上发表的40余篇论文（包括新设产业轨道收录论文），既涵盖了自然语言理解、问答系统等传统主题，也拓展到机器人技术、地理空间学习等跨领域研究...，其中两篇论文还涉及双关语生成。...基于局部分布近似的无监督训练数据重加权技术对话系统《面向任务对话的检索式响应模型部署》提出通过交叉注意力层学习历史记录、配置文件特征与候选响应之间的语义关联，并使用评分函数对候选响应进行排序。...》使用字典树约束查询重写模型的输出问答系统集成Transformer实现高效精准排序任务FocusQA：聚焦上下文的开放域问答从答案排序到答案生成的知识迁移基于句子级目标的预训练Transformer模型...RLET：基于强化学习的可解释问答与蕴含树方法机器人技术ALFRED-L：研究交互式视觉环境中语言对动作学习的作用，提出新的测试分割方案评估智能体轨迹位置记忆能力

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Facebook开源增强版LASER库，包含93种语言工具包

它是首个用单个模型解决多种语言（包括低资源语言，如卡拜尔语、维吾尔语、吴语）的同类型库。...个语言对的共享任务上达到了当前最佳。...Facebook 对 2.23 亿个与英语或西班牙语对齐的公共平行数据进行了系统训练。对于每个批量，Facebook 随机选择一种输入语言并训练系统将句子翻译成英语或西班牙语。...大多数语言都与目标语言保持一致，但这不是必要的。开始时，Facebook 只用不到 10 种欧洲语言进行训练，这些语言都用相同的拉丁语书写。...该模型也在资源比较少的斯瓦希里语和乌尔都语上取得了很好的成绩。最终，14 种目标语言，LASER 在 13 种语言的表现超过了所有以前使用零数据迁移的方法。

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【PHP SPL笔记】

PHP 常见内置类浅析

PHP 文件系统完全指南

【译】现代化的PHP开发--迭代器Iterator

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懂「印度方言」的多语言机翻模型挑战0资源翻译，论文已被ACL2021接收

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【源头活水】mBART：多语言翻译预训练模型

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