如何解决 XSS 跨站脚本攻击原理及防御？有哪些实用的方法？

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顺便提一下，如果是关于 寿司种类图片识别有哪些常用的技术方法？ 的话，我的经验是：识别寿司种类，主要用的是图像识别技术。常见的方法有： 1. **传统特征提取+机器学习**：先用SIFT、HOG等算法提取图像特征，再用SVM、随机森林等模型分类。不过这种方法对复杂背景和光线变化不太鲁棒。 2. **深度学习（卷积神经网络CNN）**：这是现在最主流的方法。用大量带标签的寿司图片训练CNN模型，比如ResNet、VGG、MobileNet等，模型能自动学习图像的高级特征，准确率高且泛化能力强。 3. **迁移学习**：直接用在ImageNet上预训练好的模型，再用寿司图片做微调，节省训练时间和数据量，效果不错。 4. **目标检测+分类**：如果图片里有多个寿司，可以先用目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN）定位每个寿司，再分类识别具体种类。 5. **辅助技术**：有时候结合图像增强、数据扩充，甚至用多模态（比如结合文字标签）提高识别效果。 简单来说，现在寿司图片识别，大多靠深度学习尤其是CNN，再配合迁移学习和目标检测技术，准确又实用。

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从技术角度来看，XSS 跨站脚本攻击原理及防御 的实现方式其实有很多种，关键在于选择适合你的。 市面上有不少替代品，比如“知网查重”、“PaperPass”这些更专门针对中文的降重和查重工具，表现会更好一些 总之，这几个工具都能帮你把一句话换个说法，避免重复率高 builder 或 CustomScrollView 这种惰性加载的控件，能高效展现大量列表项，滚动也很顺滑 缓解头痛的穴位有几个常用的，简单介绍下：

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