今天开发遇到一个坑，使用element-plus中的upload上传文件，拖拽功能失效；最后发现是设置了accept（接受上传的文件类型），导致的问题，具体原因我现在不明，知道的伙伴可以一起讨论下。解决：将accept属性删除，拖拽功能就能使用了
今天开发遇到一个坑，使用element-plus中的upload上传文件，拖拽功能失效；最后发现是设置了accept（接受上传的文件类型），导致的问题，具体原因我现在不明，知道的伙伴可以一起讨论下。解决：将accept属性删除，拖拽功能就能使用了
upload-labs游戏目录upload-labs游戏黑名单绕过方式第1关：JavaScript前端验证第2关：MIME类型的验证第3关：特殊后缀的黑名单验证第4关：.htaccess绕过第5关：空格+点绕过第6关：大小写绕过（复现失败）第7关：末尾加空格绕过第8关：末尾加点绕过第9关：::$DATA绕过第10关：空格+点绕过第11关：双写绕过白名单绕过方式第12关：GET型%00截断绕过第13关：POST型%00截断绕过上传图片马+文件包含漏洞第14关：图片+文件包含漏洞第15关：getimagesize()第16关：exif_imagetype()第17关：二次渲染（复现失败）逻辑漏洞第
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（一）微调/迁移学习数据标注是一个很贵的事情，我们希望在经过大量的数据训练以后。我们的模型具备了一定的学习能力，在以后只需要给一点点的提示就能够学会一个新的事物。就是迁移学习的概念，名字不一样而已。（1）网络架构一个神经网络可以分为两块特征收取将原始像素变为能够线性分割的特征线性分类器来做分类那么微调是怎么做的呢？有一个神经网络net，它的训练来自于A数据集，而我的项目是B数据集。我希望能够net经过微小的调整之后，也能够用在B数据集上。也就是特征提取的那一部分仍起作用，只是说分类层需要重新训练。训练：是一个目标数据集上的正常任务，但是用更强的正则化：使用更小的学习率使用更少的数据迭代如果源数
（一）微调/迁移学习数据标注是一个很贵的事情，我们希望在经过大量的数据训练以后。我们的模型具备了一定的学习能力，在以后只需要给一点点的提示就能够学会一个新的事物。就是迁移学习的概念，名字不一样而已。（1）网络架构一个神经网络可以分为两块特征收取将原始像素变为能够线性分割的特征线性分类器来做分类那么微调是怎么做的呢？有一个神经网络net，它的训练来自于A数据集，而我的项目是B数据集。我希望能够net经过微小的调整之后，也能够用在B数据集上。也就是特征提取的那一部分仍起作用，只是说分类层需要重新训练。训练：是一个目标数据集上的正常任务，但是用更强的正则化：使用更小的学习率使用更少的数据迭代如果源数
1、用action上传2、使用http-request="fn"自定义进行上传共同之处1、当默认:auto-upload="true"，选取了文件就走了action或者http-request的接口方法。当:auto-upload="false"，都需要通过this.$refs.upload.submit()进行接口或者方法的调用何时使用action，何时使用http-request。看后台，如果后台只给了个拼接网址的接口时候，没提文件时候，用action。如果后台给多个参数包含文件地址等，或者需要三方文件服务器oss等时候。用http-reques//当:auto-upload="false
1、用action上传2、使用http-request="fn"自定义进行上传共同之处1、当默认:auto-upload="true"，选取了文件就走了action或者http-request的接口方法。当:auto-upload="false"，都需要通过this.$refs.upload.submit()进行接口或者方法的调用何时使用action，何时使用http-request。看后台，如果后台只给了个拼接网址的接口时候，没提文件时候，用action。如果后台给多个参数包含文件地址等，或者需要三方文件服务器oss等时候。用http-reques//当:auto-upload="false
