【Dino Esposito】按照 .NET 方式公开专有数据

本文探讨了OLEDB技术及其在.NET环境中的应用。OLEDB作为一种通用数据访问接口,允许应用程序通过COM接口与不同类型的数据源交互。随着.NET的出现,介绍了如何通过托管提供程序在CLR环境中更高效地使用OLEDB。

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在过去的几年中,许多公司都在 OLE DB 技术上支出了相当多的费用。OLE DB 是已经转化成具体编程的技术,这要求在 UDA 规范中建立通用数据访问策略观点的理论。OLE DB 是基于以下想法构建的:使用一套 COM 接口来读写数据源的内容,而不考虑它们的关系、层次或平面结构。

OLE DB 附带的面向 C++ 的设计也许有点过于复杂,但是在使用它以标准方式公开专有数据时,它无疑提供了很大的灵活性。OLE DB 提供一个基于 COM 的公共 API,通过它,使用者应用程序无需了解内部细节,即可与数据提供程序模块进行联系。每个提供程序都封装一个特定的数据存储(如商业 DBMS)、一个系统组件(如 Active Directory™),或者说得再简单些,每个提供程序都封装具有自定义格式的专有数据的管理器。

.NET 的出现在某种程度上将所有基于 COM 的技术推到一边,OLE DB 也不例外。所有希望通过 OLE DB 提供程序访问数据的 .NET 应用程序都必须跳出公共语言运行库 (CLR) 环境并依赖互操作性服务。所有这些都导致一定的开销,而且这种开销决不会对应用程序的整体性能带来任何益处。为了从根本上解决此问题,.NET 引进了托管提供程序,它尝试在 CLR 上下文中执行任何任务时,与 OLE DB 提供程序共享几乎相同的模式。

.NET 框架附带 OLE DB 托管提供程序,即,.NET 框架是一个桥梁,它使您能够直接访问所有现有的 OLE DB 提供程序。由于应用程序能够继续成功调入现有的 OLE DB 提供程序,因此该组件节省了您当前的投资。不过,问题在于另一点。

在 .NET 以前的时代,OLE DB 提供程序是唯一一个可使专有数据公开可用的选项,即,它以能够广泛接受的格式存在。对于相对简单的数据格式(如用逗号分隔的文件),还有一个使用 OLE DB Simple Provider Toolkit 的选项。Simple Provider Toolkit 是一个编写工具,即使在 Microsoft_ Visual Basic_中,它也是具有有限数量的功能的紧缩包裹型 OLE DB 提供程序。

在 .NET 中,公开专有数据要求进行更深思熟虑的选择,这主要是因为您可以选择多个功能等价的选项。

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### 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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