Shell脚本语法

1. 第一行必须是"#!/bin/sh"

  • 它不是注释,"#!/bin/sh"是对shell的声明,说明你所用的是那种类型的shell及其路径所在;
  • 如果没有声明,则脚本将在默认的shell中执行,默认shell是由用户所在的系统定义为执行shell脚本的shell.
  • 如果脚本被编写为在Kornshell ksh中运行,而默认运行shell脚本的为C shell csh,则脚本在执行过程中很可能失败。
  • 所以建议大家就把"#!/bin/sh"当成C 语言的main函数一样,写shell必须有,以使shell程序更严密。

2. 注释:一行开头为 #

3. 定义变量

定义单变量

p_name='kang'

使用单变量

echo  $p_name'.js'    # 输出kang.js
echo  $p_name.js      # 输出kang.js
cp  $p_name.js  copy.js;

4. 逻辑符号

命令1 && 命令2

如果左边的“命令1”执行成功,那么右边的“命令2”才会被执行。

命令1 || 命令2

与&&相反。如果“命令1”未执行成功,那么就执行“命令2”。

() {}

...

5. 接收参数

脚本文件“copy.sh”,其内容如下:

m=$1
n=$2
echo $m-$n

执行命令:“sh copy.sh 111 222”;输出 111-222

6. 控制流:if/then/elif/else/fi

注意"["和"]"前后的空格必须有,否则提示错误

m="kang2"
if [ "$m" == 'kang' ]; then
    echo 'kang'
elif [ $m == 'kang2' ]; then
    echo 'kang2'
else
    echo 'no'
fi

示例:判断文件夹

if [ -d './js' ]; then
 echo 'js是文件夹'
fi

7. 循环:for/do/done

注意:循环项是以“空格”拆分的字符串

name="rain man's blog"
for loop in $name; do
    echo $loop;
done

8. 格式化输出日期

curdate="`date +%Y%m%d%H%M%S`"
echo $curdate

执行结果:20110904175817

9. exist

退出当前shell脚本,一般来说,返回0表示执行成功,其他值表示没有执行成功。

exist 0    # 返回0
exist 1    # 返回1

10. 系统变量

pwd=$PWD      # 当前目录
user=$USER    # 当前用户
echo $pwd
echo $user

运行脚本后输出:

/home/rainman/test
rainman

参考文档

 

文章来源:

http://www.cnblogs.com/rainman/archive/2011/09/16/2179313.html

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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