湖北永胜法律:开发商拖欠工程款,工人可以直接起诉开发商追讨工资吗?

文章讨论了实际施工人在开发商工程款未到位时,如何通过行使代位权直接向发包人讨要工资。强调了行使代位权的条件,如合法债权、工程款到期等,并提醒读者在提起诉讼时应注意的事项,以及可能需要咨询专业律师的情况。

开发商工程款没有到位,无法发工资,工人可以直接找开发商讨要工资吗?实际施工人享有对开发商,也就是发包人,直接索要工程款的权利,但因为建筑工程施工合同只约束发包人和承包人,根据合同的相对性规则,工人直接向发包人追讨工程款是行使代位权,代替怠于追讨工程款的承包人索要工程款。

实际施工人向发包人直接索要工资,行使的是代位权,首先了解行使代位权的条件有哪些。

工人直接向发包人主张权利有以下适用条件:

1、实际施工人必须证明其对转承包人或违法分包人享有合法的债权;

2、要求发包人支付的工程款已经到期;

3、因为转承包人或违法分包人未履行支付工程款的义务,转承包人或违法分包人对发包人的债权亦未经诉讼或仲裁,实际施工人才提起诉讼。

4、债务人的债权不是专属于债务人自身的债权。工程款债权显然不属于专属债权;

5、发包人的欠付工程款行为损害了实际施工人利益。

工人提起代位权诉讼的注意事项:

1、实际施工人以发包人为被告主张权利时,转包人或者违法分包人具体追加为被告。

2、发包人只在欠付工程价款范围内对实际施工人承担责任。

开发商拖欠工程款的,符合代位权的适用条件,工人可以直接起诉发包人追讨工程款,在起诉时,以发包人为被告,以承包人为第三人,需要注意的是,发包人只在拖欠工程款范围内承担责任。拖欠工程款涉及金额大、与开发商难以沟通的,可以咨询建筑房地产专业律师,了解更详细的诉讼流程,

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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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