SAP 开发的结构分支图

文章介绍了ABAP开发的三个层次:基础、中级和高级。基础部分包括基本语法和数据库对象的使用;中级涉及面向对象编程和接口设计;高级部分如JS,虽非ABAP核心但重要。强调掌握基础以理解业务流程和数据库表关联的重要性,以及针对项目需求学习高级技术对未来发展的好处。

分枝介绍

从难易程度以及普及程度来进行了大概的分类,从基础,到中级到高级的技能,纯是根据本人的判断进行分类,不代表任何官方的意见。

  • 基础部分
    主要涵盖了开发语言基本的需要掌握的技能,纯粹从技术的角度以及工作中必须掌握的技能的角度加以区分。比如基本语法,报表的开发,数据库(DDIC)对象的使用等等,是在 ABAP 开发中必须掌握的。

  • 中级部分
    从开发的难易度来说,这些技术需要一些基本技能以及经验的积累,比如面向对象的编程,接口,增强之类的。不是说程序的编写难度大,而是这种开发涉及到设计,接口,数据结构以及性能多方面的考虑。

     

  • 高级部分
    高级部分涵盖了一些不常用,但是如果想研究门槛稍微高一些的技术,我把 JS 放到高级,因为目前 ABAP 开发和 JS 的技能没有直接的联系。最初我是把 js 放到基础部分的,因为在本人开来,每个 ABAP 开发人员都应该掌握至少很基础的 js 开发的技能。

结语

  • 基础部分必须牢牢掌握,语法,各种语句的使用方法,使用时的注意事项。如果你刚刚开始接触 SAP ABAP 语言,那么这部分的知识都应该掌握,先不要迷失于 SAP 海量的数据库表,大量的函数以及复杂的业务流程之中,首先掌握这个语言基础,随着时间去研究业务流程以及数据库表的关联会更加容易一些。
  • 中级部分往往和基础部分有很多的重叠,比如增强,最终还是 ABAP 代码,问题是在做增强的过程中,你需要了解这个增强所牵扯到的业务流程,需要考虑你的变更会产生多大的影响,会不会造成业务处理的性能变差等等。有了很好的基础知识,那么在这部分至少不会使用错误的编程方法去处理业务逻辑。
  • 高级部分可以根据实际项目的需要有针对性的研究,其核心还是 ABAP 代码,但是实现方式,如何配置,怎样融入到业务流程中才是核心。如果在项目中遇到这样的技术或者需求,一定要把握机会,深入的学习,对将来的发展有很大的帮助。

 

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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