淘宝首页的JS弹出广告window.open

淘宝弹窗广告解析
本文分析了淘宝网页中的一种特殊弹窗广告实现方式,通过JavaScript代码实现了一次性弹窗功能,同时具备浏览器拦截后的鼠标点击触发机制,并利用Cookie确保一天内仅弹出一次。
无意中见到淘宝的弹出广告,心里嘀咕,现在弹窗不是大都被浏览器给屏蔽了么?

查看源码,找到一串JS代码,不知道是淘宝故意的还是咋的,那段JS没有格式化,看了一半看不下去了,找了个格式化JS的工具JS Code Improver

找到其中弹窗的那块:

FP.popupAD=(function()
{
var d=YAHOO.util.Dom,a=YAHOO.util.Event;
var g="_tb_defaultbackpop_", e="http://www.taobao.com/promotion/defaultbackpop.html";

var c=function()
{
var j=new Date();
var k=j.getHours()*3600+j.getMinutes()*60+j.getSeconds();
var m=24*3600;
var l=m-k;
var i=(function()
{
var n=TB.bom.getCookie(g)||0;
n>3?n=3:n=parseInt(n)+1;
return n
})();
.bom.setCookie(g,i,l/m,TB.bom.pickDocumentDomain(),"/")
};

var b=function()
{
var i=window.open("about:blank","_backad","width=760,height=480,toolbar=no,location=no,directories=no,status=yes,resizable=no,scrollbars=no");
i.blur();
i.opener.focus();
i.location=e
};

var f=function()
{
try
{
b()
}
catch(i)
{
a.on(document,"click",h)
}
finally
{
c()
}
};

var h=function(i)
{
try
{
var k=a.getTarget(i);
if(k.id==="header"||d.isAncestor("header",k)||Array.indexOf(["input","select","option","button"],k.nodeName.toLowerCase())!=-1)
{
return
}
}
catch(j)
{
}
a.removeListener(document,"click",arguments.callee);
try
{
b()
}
catch(j)
{
}
};

return
{
init:function()
{
a.on(window,"load",function()
{
var i=TB.bom.getCookie(g)&1;
if(i==1)
{
return
}
setTimeout(f,2000)
}
)
}
}
}
)();

FP.popupAD.init();


主要功能看了基本也就明白:
1、默认弹出pop
2、如果被拦截了,触发鼠标的click事件,然后弹出
3、弹出后设置本地cookie,一天只弹出一次,即有了弹窗的广告效果,又不会让用户感到厌烦,果然是够人性化

本人JS水平不行,以上代码只是大概看懂,或许理解有误。
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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