TGroupon其实就是ECSHOP修改的。漏洞文件：delete_cart_goods.phpif($_POST[‘id‘])
{
$sql=‘DELETEFROM‘.$GLOBALS[‘ecs‘]->table(‘cart‘)."WHERErec_id=".$_POST[‘id‘];
$GLOBALS[‘db‘]->query($sql);
}漏洞测试：http://www.baidu.com/delete_cart_goods.phpPOST：id=1%..
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2016-06-16 18:19:58
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硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是 ...
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2016-05-31 19:08:33
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GBDT和xgboost在竞赛和工业界使用都非常频繁，能有效的应用到分类、回归、排序问题，虽然使用起来不难，但是要能完整的理解还是有一点麻烦的。本文尝试一步一步梳理GB、GBDT、xgboost，它们之间有非常紧密的联系，GBDT是以决策树（CART）为基学习器的GB算法，xgboost扩展和改进了GDBT，xgboost算法更快，准确率也相对高一些。
1. Gradient boo...
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2016-05-31 10:39:58
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//兼容性比较好的方法，适合新老浏览器P42
functiongetElementsByClassName(node,calssname){//functiongetElementsByClassName(shopping,"sale")
if(node.getElementsByClassName)
//使用现有方法
{
returnnode.ggetElementsByClassName(calssname);
}else{
varresults=newArr..
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2016-05-29 16:53:50
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决策树
决策树与随机森林都属于机器学习中监督学习的范畴，主要用于分类问题。
决策树算法有这几种：ID3、C4.5、CART，基于决策树的算法有bagging、随机森林、GBDT等。
决策树是一种利用树形结构进行决策的算法，对于样本数据根据已知条件或叫特征进行分叉，最终建立一棵树，树的叶子结节标识最终决策。新来的数据便可以根据这棵树进行判断。随机森林是一种通过多棵决策树进行优化决策的算法。
案例：...
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2016-05-27 12:04:59
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后续再次学习，现在理解有些模糊。优点：可以对复杂和非线性的数据建模缺点：结果不易理解适用数据类型：数值型（转换成二值型）和标称型数据树回归的一般方法收集数据：采用任意方法收集数据。准备数据：需要数值型的数据，标称型数据应该映射成二值型数据。分析数据：绘出数据的二维可视化显示结果，以字典方式生成树。训... ...
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2016-05-24 09:14:57
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ReadMe: 流程图： user_info： goods_info: save_cart: user_lock: 程序代码： ...
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2016-05-20 11:49:26
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数据库的用户表customer中设置了一个cart字段,类型是text,这个字段保存当前用户的购物车信息。 添加商品到购物车： 当用户登录时,从表中取出对应的cart内容,保存到session中,这样可以在程序的任何位置都能访问到 system/library/customer.php的构造函数中: ...
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2016-05-17 11:30:07
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上一篇：k-近邻算法
1. 简单理论介绍
决策树的类型有很多，有CART、ID3和C4.5等，其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的，这里不做详解，而ID3和C4.5都是基于信息熵的，它们两个得到的结果都是一样的，本次定义主要针对ID3算法。下面我们介绍信息熵的定义。
1.1 熵
设D为用类别对训练集进行的划分，则D的熵（entropy）表示为：...
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2016-05-16 09:33:49
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