主流数据恢复软件——EasyRecovery/Ashampoo Undeleter/Wise Data Recovery/Recuva/Undelete 360

部署运行你感兴趣的模型镜像


转自:http://hi.baidu.com/qi_xixian/item/d6d1f21e7922d14be65e0657

原文附有软件下载地址

Ontrack EasyRecovery 10 Enterprise 简体中文版

  • 软件语言:简体中文

  • 捆绑插件:无

  • 软件性质:已注册

        作为一款企业级的数据恢复软件,Ontrack EasyRecovery支持从硬盘、光盘、U盘、移动硬盘、硬件RAID及软件RAID等所有类型的介质上恢复数据。它支持恢复因用户误删除、磁盘格式化、磁盘重新分区、磁盘逻辑坏道等原因而丢失的数据。甚至支持RAID重建!Ontrack EasyRecovery 还专门内建邮件恢复功能,用于恢复outlook/windows live mail/mozilla等客户端丢失的邮件。整个数据恢复操作有着简明的用户向导,无论你是初级或高级用户都可以轻松挽救你珍贵的数据!


Undelete 360 — 简体中文版 快速简单的数据恢复软件

  • 软件版本:2.15

  • 软件语言:简体中文

  • 捆绑插件:无

  • 软件性质:免费

  • 运行环境:Winxp/Vista/7

  • 软件下载:下载地址

Undelete 360 采用快速有效的算法,可以快速搜索并恢复因计算机故障、误操作意外删除、计算机病毒等原因而意外丢失的文件和数据!Undelete 360不仅支持恢复计算机磁盘内的数据 ,而且支持U盘,存储在数码相机、智能手机SD卡中的数据恢复!它可以恢复文件和整个文件夹!更另人惊喜的是undelete 360体积小巧 ,完全免费,没有任何广告和功能限制!

Undelete 360  简体中文版 功能特点:
  • 可以恢复本地磁盘、数码相机、软盘、U盘的数据;

  • 恢复意外删除的文件和文件夹、恢复因病毒引起的文件丢失;

  • 恢复因删除文件时因文件太大没有以过回收站直接删除的文件;

  • 恢复因Windows 网络共享而意外丢失的文件;

  • 恢复因移动或剪切而意外丢失的文件;恢复命令行删除的文件;

注意:【Tool】-【Language】设置为【中文简体】



Ashampoo Undeleter — 轻松恢复误删除的文件 

  • 软件版本:1.1

  • 软件语言:简体中文

  • 捆绑插件:无

  • 软件性质:已注册

  • 运行环境:Winxp/Vista/7

  • 软件下载:下载地址

        日常使用计算机的过程中,不小心删除了一些自己珍藏的文件,真是有些追悔莫及啊!嘿,不用急,使用Ashampoo Undeleter就可以轻松地把误删除的文件找回来!从些不再为误删除而烦恼!Ashampoo Undeleter 的恢复功能很强大!不仅可以恢复计算机本地硬盘上的文件,就是USB移动硬盘、U盘等被删除的文件它一样可以轻松找回!

Ashampoo Undeleter 1.1 简体中文版功能特点:

  • 恢复 NTFS 以及 FAT 12、16、32 分区上的文件和文件夹

  • 恢复带 NTFS 压缩的分区上的文件

  • 恢复 NTFS 加密分区上的文件

  • 恢复 NTFS 分区上的可交换数据流(ADS)

  • 支持 Microsoft Windows? 系统上的所有已知文件系统

  • 超快 MFS 和 FAT 算法,极速恢复

  • 恢复内容无限制(文件、文件夹)

  • 评估和计算可恢复对象的状况

  • 快捷直观的用户界面


Wise Data Recovery 简体中文便携版 – 免费的数据恢复软件

  • 软件版本:3.16.166

  • 软件语言:简体中文

  • 捆绑插件:无

  • 软件性质:免费

  • 运行环境:Winxp/Vista/7

  • 软件下载:下载地址

        一款完全免费、绿色轻便的数据恢复软件Wise Data Recovery ,可以轻松、快速地恢复从本地磁盘、移动硬盘、U盘中丢失的文件及数据。无论是图像,文档,音频,视频,压缩文件或电子邮件,它都可以帮你进行快速安全的搜索并一键恢复。你也可以有条件的进行数据恢复的操作,比如你可以指定驱动器盘符、文件名或文件类型的匹配规则进行查找恢复,Wise Data Recovery 在搜索完成后,会智能的以“良、差、极差”三种等级来表明文件的可恢复级别。



Recuva 1.42 简体中文便携版 – 免费敏捷的文件恢复软件

  • 软件版本:1.42.544

  • 软件语言:简体中文

  • 捆绑插件:无

  • 软件性质:免费

  • 运行环境:Winxp/Vista/7

  • 软件下载:下载地址


        自己珍藏已久的文件被一瞬间的手贱给从回收站清空啦!你要做的也许不是为自己的手贱而忏悔,而是马上利用Recuva把文件找回来!没错,Recuva就是这么一个免费小巧的数据恢复软件,可以帮你恢复本地磁盘、U盘、存储卡(如 SD 卡,MMC 卡等等)中从回收站清空的文件,格式化等误操作删除的文件。而且Recuva拥有简易明了的傻瓜式文件恢复向导,扫描速度也很快。是一款不可多得的文件恢复免费软件。


感谢网友“回帖出暴击”分享使用经验,贴出来供大家参考:






您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

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。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值