SQLServer2000 安全漏洞修复
/** * sql server 2000 安全 */ -- 禁止访问注册表扩展存储过程 , 与此同时删除此扩展过程对应的 xpstar.dll 文件(删除该文件影响任务调度) use master revoke execute on xp_regread from dbo revoke execute on xp_regread from guest -- 禁止 public 对 s
/**
* sql server 2000 安全
*/
-- 禁止访问注册表扩展存储过程,与此同时删除此扩展过程对应的xpstar.dll文件(删除该文件影响任务调度)
usemaster
revokeexecuteon xp_regread from dbo
revokeexecuteon xp_regread from guest
-- 禁止public对sp_runwebtask的执行权限
usemaster
revokeexecuteon master.dbo.sp_runwebtask frompublic
-- 禁止public对创建sql代理任务的存储过程的访问权限
use msdb
revokeexecuteon msdb.dbo.sp_add_job frompublic
revokeexecuteon msdb.dbo.sp_add_jobstep frompublic
revokeexecuteon msdb.dbo.sp_add_jobserver frompublic
revokeexecuteon msdb.dbo.sp_start_job frompublic
-- 启用登录审计 操作步骤 企业管理器-右击【服务器图标】-属性-安全性-审核级别选中【全部】-重启
-- 启用C2审计模式 需重启
usemaster
exec sp_configure 'show advanced option','1'
reconfigure
exec sp_configure 'c2 audit mode','1'
reconfigure
-- 删除guest帐户
usemaster
go
sp_dropuser guest
go

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AppleID를 사용하여 iTunesStore에 로그인하면 "이 AppleID는 iTunesStore에서 사용되지 않았습니다"라는 오류가 화면에 표시될 수 있습니다. 걱정할 오류 메시지는 없습니다. 다음 솔루션 세트에 따라 문제를 해결할 수 있습니다. 수정 1 – 배송 주소 변경 iTunes Store에 이 메시지가 나타나는 주된 이유는 AppleID 프로필에 올바른 주소가 없기 때문입니다. 1단계 – 먼저 iPhone에서 iPhone 설정을 엽니다. 2단계 – AppleID는 다른 모든 설정보다 우선해야 합니다. 그러니 열어보세요. 3단계 – 거기에서 “결제 및 배송” 옵션을 엽니다. 4단계 – Face ID를 사용하여 액세스 권한을 확인하세요. 단계

그래서 지난 파티에서 멋진 사진을 많이 찍으셨는데 아쉽게도 찍은 사진이 대부분 빨간 눈이었어요. 사진 자체는 훌륭하지만, 사진 속의 빨간 눈이 이미지를 망치네요. 말할 것도 없이, 파티 사진 중 일부는 친구의 휴대폰에서 찍은 것일 수도 있습니다. 오늘은 사진에서 적목 현상을 제거하는 방법을 살펴보겠습니다. 사진에서 눈이 빨간 이유는 무엇입니까? 플래시를 사용하여 사진을 촬영할 때 적목 현상이 자주 발생합니다. 이는 플래시에서 나오는 빛이 눈 뒤쪽으로 직접적으로 비치면서 눈 밑 혈관에 빛이 반사되어 사진에 눈이 충혈되는 효과를 주기 때문입니다. 다행스럽게도 기술이 지속적으로 발전함에 따라 일부 카메라에는 이러한 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 적목 보정 기능이 탑재되었습니다. 이 기능을 사용하면 카메라가 사진을 찍습니다.

기술 혁신 분야에서 인공지능(AI)은 우리 시대의 가장 혁신적이고 유망한 발전 중 하나입니다. 인공지능은 대량의 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하고, 지능적인 결정을 내릴 수 있는 능력을 통해 의료, 금융, 운송, 엔터테인먼트에 이르기까지 많은 산업에 혁명을 일으켰습니다. 그러나 눈부신 발전에도 불구하고 AI는 잠재력을 최대한 발휘하지 못하는 심각한 한계와 과제에 직면해 있습니다. 이 글에서는 인공지능의 상위 10가지 한계에 대해 자세히 알아보고 이 분야의 개발자, 연구자, 실무자가 직면한 한계를 밝힐 것입니다. 이러한 과제를 이해함으로써 AI 개발의 복잡성을 탐색하고, 위험을 줄이며, AI 기술의 책임감 있고 윤리적인 발전을 위한 길을 닦는 것이 가능합니다. 제한된 데이터 가용성: 인공지능의 발전은 데이터에 달려 있습니다.

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