我正在努力寻找一种让用户提交数据的好方法，在这种情况下允许HTML并尽可能安全和快速。我知道这个网站上的每个人似乎都在想http://htmlpurifier.org是这里的答案。我部分同意。htmlpurifier拥有用于过滤用户提交的HTML的最佳开源代码，但该解决方案非常庞大，不利于高流量站点的性能。我什至有一天可能会使用那里的解决方案，但现在我的目标是找到一种更轻量级的方法。我已经使用下面的2个函数大约2年半了，目前还没有遇到任何问题，但我认为是时候听取专业人士的意见了，如果他们能帮助我的话。第一个函数称为FilterHTML($string)，它在用户数据保存到mysql数据
我在使用HTMLPurifier时遇到问题，它删除了标题元素上的ID，尽管使用配置选项来避免此类行为。现在我正在使用://setupHTMLPurifierforuserinputsrequire_once'htmlpurifier/library/HTMLPurifier.auto.php';$config=HTMLPurifier_Config::createDefault();$config->set('Core.Encoding','UTF-8');$config->set('HTML.Doctype','HTML4.01Transitional');$config->set(
我正在使用HTML净化器来删除所有不必要的/恶意的html标签。$html='dirtyhtmlprovidedbyuser';$config=HTMLPurifier_Config::createDefault();$config->set('HTML.Allowed','p,a[href],...othertags);$purifier=newHTMLPurifier($config);;$output=$purifier->purify($html);它真的很好用，但我想做更多。我想改变我所有的...到其他类似...的东西.稍微搜索了一下，找到了以下相关的link,但问题是它需要
Introductionproblem深度学习识别任务依赖于大量可靠标记的数据集，但通过爬虫等收集到的数据不可避免地会有噪声标签。这些标签不适合直接用来训练，因为复杂的模型容易记住噪声标签，导致泛化能力下降解决1.经典的LNL方法识别噪声样本，减小它们对参数更新的影响（舍弃或者降低权重或半监督学习）但对于极端复杂的情形，这种方法会因为没有足够的干净数据，训练不出一个判别器2.标签纠正（增加干净的训练样本）meta-learningbasedapproaches(resortingtoasmallcleanvalidationsetandtakingnoisylabelsashyper-para
我正在研究PHP安全最佳实践，特别是HTMLPurifier图书馆。我喜欢使用第三方库来帮助加强我的网站安全性的想法，但我对一些事情感到困惑...首先，一个一般性问题......HTMLPurifier有哪些实践安全PHP编程无法做到的？如果我使用HTMLPurifier，这是否意味着我可以跳过常见的安全措施，例如使用PHP函数过滤输入和转义输出？thisquestion的回复评论之一似乎暗示只有允许HTML标签的元素才需要HTMLPurifier，例如WYSIWYG编辑器。这是正确的吗？有没有人注意到使用HTMLPurifier会导致性能下降？Thisarticle使性能影响看起来值
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已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭8年前。Improvethisquestion多年来，我使用了两个很棒的工具BoundsChecker&Purify，但是这些应用程序的开发人员让我失望了，他们不再努力维护或开发它们。我们在两家公司都有公司帐户，他们都告诉我他们无意生产支持64位应用程序的版本。谁能推荐支持64位原生C++/MFC应用程序的开源或商业替代方案？ 最佳答案 Viva6
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