Java操作IM的一些资源(downmoon收集整理)

本文汇总了多个Java即时通讯(IM)资源,包括开源软件JavaIM、JavaInstantMessenger(JIM)、Spark客户端等,涵盖了从简单的聊天应用到企业级解决方案。

在《.net操作MSN/IM/Messenger的一些资源 》后,邀月又整理了一些Java版的IM资源,便于查询。

1、Java IM
SourceForge 上一款开源IM软件,A simple and straightforeward instant messaging program written in Java for all platforms developed with ease of use and efficiency in mind.
http://sourceforge.net/projects/im-java/

2、Java Instant Messenger

Java Instant Messenger (or JIM) is an application to allow instant messaging over a network. JIM does not have a centralized server. Instead, users run the server on one of the computers on the network and other users connect to that server.

(This Description is auto-translated)
http://zh.sourceforge.jp/projects/sfnet_jinstantmessage/

3、IM客户端 Spark
Spark是一个开源,跨平台IM客户端。它的特性支持集组聊天,电话集成和强大安全性能。如果企业内部部署IM使用Openfire+Spark是最佳的组合。
http://www.oschina.net/p/spark
http://blog.youkuaiyun.com/masterjames/archive/2009/08/21/4465255.aspx


4、LumaQQ 
 LumaQQ 是一个独立的   Java   QQ   客户端,具有可重用的纯Java核心和基于SWT的仿   QQ   界面。我们遵循GNU   General   Public   License   许可证(简称GPL)发布。该条款的原文可见和   LumaQQ   源代码一同发布的   COPYING   文件。    
      需要特别声明的是   LumaQQ   是以研究和学习为目的的,我们并没有违反   QQ   的版权许可的东西。一切的协议分析都是把   QQ   当作黑箱分析,我们所做的一切都遵循中华人民共和国《计算机软件保护条例》。
http://lumaqq.linuxsir.org/main/index.php

5、Openfire
Openfire 是实时的基于WEB的即时消息传输平台,是原来的Jive Messenger
http://www.oschina.net/p/openfire

6、类似QQ的聊天软件JAVA版源码(附设计文档)
作者:其实像QQ聊天这样的软件有很多,但基本上都没有公开源代码, 而且也只是提供软件客户端,有一些像ICQ的软件虽提供服务端但却不公开源代码。本人很想知 道它的运行机理,想弄明白它是怎么一回事,所以就试着做了一个,虽然没有正式公司的那么复杂和友好的界面,但至少可以给你点启发,对学习是有帮助的。
http://www.codefans.net/soft/1472.shtml
http://www.chinajia.com/soft/downinfo/3383.html

7、JavaQQ.
用java写的简单QQ,共同学习
http://www.itxuexi.com/bbs/thread-13226-1-1.html
http://download.youkuaiyun.com/source/745684

 


助人等于自助!   3w@live.cn

 

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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