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最新推荐文章于 2025-09-12 13:20:46 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-12 13:20:46 发布 · 765 阅读 · 0 ·
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博客展示了使用grep命令在bayes.docfreq文件中查找以'123'结尾且包含'456'的内容，体现了grep命令在文件内容查找方面的应用。

  grep '123$'/t'‘456' bayes.docfreq

qinpeng2000
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使用机器学习进行NSFW内容检测
DkVhdl的博客
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AI作画工具 stable-diffusion-webui 本地部署 多种模型 可生成NSFW
weixin_41259045的博客
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AI作画最近非常火热啊，本文是在使用N卡的电脑上，本地部署stable-diffusion-webui前端+替换默认的模型，实现生成高质量的二次元图像，并且可以不受限制的生成图片。
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Node.js文件监控库nsfw实战解析
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在现代前端开发中，实时响应文件变化是提升开发效率的关键。nsfw库通过监听文件系统事件来实现这一点，其背后依赖的是操作系统提供的原生文件监控接口。本章深入剖析了nsfw库的底层文件监控机制，从操作系统级别到Node.js层面的实现方式，再到nsfw的高性能优势进行了全面分析。同时，详细介绍了nsfw支持的事件类型、事件触发频率控制策略以及多事件绑定与解耦设计。
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nsfw模型的搭建（复现实操）
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nsfw tf2
图片风控NSFW(not suit for work)-1 tensorflow2模型重构
weixin_42529756的博客
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日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新)4.11 综合案例：模型导出与部署学习目标目标掌握TensorFlow模型的导出(saved_model格式)掌握Tensorflow模型的部署掌握TensorFlow模型的客户端调用掌握TensorFlow模型的超参数调优使用应用无4.11.1 TensorFl...
关于如何在k8s中搭建一个nsfw黄图鉴定模型
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11-25 1120
上述Dockerfile为一个base的dockerfile，由于我们的项目是流水线自动化部署，每次代码更新都会制作一个最新的镜像，但是上述这种下载依赖的重复逻辑不想每次制作镜像的时候都重复执行，所以先制作一个只下载环境的base镜像，将制作好的镜像传到镜像仓库，假设我的镜像是 wf.com/base/huggingface:2.0。下面手把手教你如何将huggingface中的黄图检测模型部署到自己的服务器上去。上述代码就是启动一个80端口，接收一个url参数，将url对应的图片识别是否涉黄。
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model_trans_模型轉換_h52onnx_源码
10-04
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部署该模型（https://github.com/GantMan/nsfw_model）的conda虚拟环境配置文件。 tf24；python 3.8；
nsfw_model：NSFW检测器的Keras模型
02-04
NSFW检测机器学习模型 接受60多种数据训练，以识别： drawings -安全用于工程图（包括动画） hentai -无尽的和色情的图画 neutral -适用于工作中性图像 porn -色情图片，性行为 sexy -色情图片，而不是色情图片 该模型为动力- 当前状态： 基于Inception V3，具有以下混淆矩阵的93％精度。 查看_art文件夹以了解此模型的先前版本。 要求： keras（测试版本> 2.0.0）tensorflow> = 2.1.0 用法 用于库的编程使用。 from nsfw_detector import predict model = pred
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基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测.zip
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python-nsfw:使用Caffe和Yahoo的open_nsfw模型分析图像的Python包
05-18
python-nsfw 使用和模型分析图像的Python软件包。 先决条件 python-nsfw需要Python 3并在与Caffe兼容的系统上运行。 咖啡 如果您使用的是macOS和 ，那么安装的最简单方法是使用Homebrew： brew install caffe 或者，您可以使用 Linux映像（例如 ）并安装必要的依赖项： apt update && apt install caffe-cpu python3 python3-pip wget 安装 python-nsfw可以使用安装： pip3 install nsfw 用法 import PIL . Image as Image from nsfw import classify image = Image . open ( "/path/to/image.jpg" ) sfw , nsfw = classif
【亲测免费】 推荐项目：NSFW模型 —— 智能图像分类的高效工具
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在数字化时代，内容管理变得日益重要，特别是在过滤不适合工作环境的内容方面。今天，我们来深入探讨一个强大的开源解决方案——**NSFW Model**，一个专门用于识别和分类不适宜工作的图像（Not Suitable for Work）的强大工具。 ## 项目介绍 **NSFW Model** 是一款高效且易于部署的图像分类器，能够准确地将图像归类为“性感”、“动漫画风”、“一般”、“色情”或“...
探索NSFW模型：智能内容筛选的新篇章
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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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