欢迎使用优快云-markdown编辑器

本文介绍了一款基于Markdown的编辑器,支持丰富的扩展功能如代码高亮、LaTeX公式、UML图表等,并具备离线写作及自动保存功能。

欢迎使用Markdown编辑器写博客

本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦:

  • Markdown和扩展Markdown简洁的语法
  • 代码块高亮
  • 图片链接和图片上传
  • LaTex数学公式
  • UML序列图和流程图
  • 离线写博客
  • 导入导出Markdown文件
  • 丰富的快捷键

快捷键

  • 加粗 Ctrl + B
  • 斜体 Ctrl + I
  • 引用 Ctrl + Q
  • 插入链接 Ctrl + L
  • 插入代码 Ctrl + K
  • 插入图片 Ctrl + G
  • 提升标题 Ctrl + H
  • 有序列表 Ctrl + O
  • 无序列表 Ctrl + U
  • 横线 Ctrl + R
  • 撤销 Ctrl + Z
  • 重做 Ctrl + Y

Markdown及扩展

Markdown 是一种轻量级标记语言,它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成格式丰富的HTML页面。 —— [ 维基百科 ]

使用简单的符号标识不同的标题,将某些文字标记为粗体或者斜体,创建一个链接等,详细语法参考帮助?。

本编辑器支持 Markdown Extra ,  扩展了很多好用的功能。具体请参考Github.

表格

Markdown Extra 表格语法:

项目价格
Computer$1600
Phone$12
Pipe$1

可以使用冒号来定义对齐方式:

项目价格数量
Computer1600 元5
Phone12 元12
Pipe1 元234

定义列表

Markdown Extra 定义列表语法: 项目1 项目2
定义 A
定义 B
项目3
定义 C

定义 D

定义D内容

代码块

代码块语法遵循标准markdown代码,例如:

@requires_authorization
def somefunc(param1='', param2=0):
    '''A docstring'''
    if param1 > param2: # interesting
        print 'Greater'
    return (param2 - param1 + 1) or None
class SomeClass:
    pass
>>> message = '''interpreter
... prompt'''

脚注

生成一个脚注1.

目录

[TOC]来生成目录:

数学公式

使用MathJax渲染LaTex 数学公式,详见math.stackexchange.com.

  • 行内公式,数学公式为: Γ(n)=(n1)!nN
  • 块级公式:

x=b±b24ac2a

更多LaTex语法请参考 这儿.

UML 图:

可以渲染序列图:

Created with Raphaël 2.1.0 张三 张三 李四 李四 嘿,小四儿, 写博客了没? 李四愣了一下,说: 忙得吐血,哪有时间写。

或者流程图:

Created with Raphaël 2.1.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
  • 关于 序列图 语法,参考 这儿,
  • 关于 流程图 语法,参考 这儿.

离线写博客

即使用户在没有网络的情况下,也可以通过本编辑器离线写博客(直接在曾经使用过的浏览器中输入write.blog.youkuaiyun.com/mdeditor即可。Markdown编辑器使用浏览器离线存储将内容保存在本地。

用户写博客的过程中,内容实时保存在浏览器缓存中,在用户关闭浏览器或者其它异常情况下,内容不会丢失。用户再次打开浏览器时,会显示上次用户正在编辑的没有发表的内容。

博客发表后,本地缓存将被删除。 

用户可以选择 把正在写的博客保存到服务器草稿箱,即使换浏览器或者清除缓存,内容也不会丢失。

注意:虽然浏览器存储大部分时候都比较可靠,但为了您的数据安全,在联网后,请务必及时发表或者保存到服务器草稿箱

浏览器兼容

  1. 目前,本编辑器对Chrome浏览器支持最为完整。建议大家使用较新版本的Chrome。
  2. IE9以下不支持
  3. IE9,10,11存在以下问题
    1. 不支持离线功能
    2. IE9不支持文件导入导出
    3. IE10不支持拖拽文件导入


  1. 这里是 脚注内容.
基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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