Windows服务器运维实用命令

本文列举了一系列常用的Windows命令,如进程管理和网络诊断等,旨在帮助用户提高工作效率,减少鼠标和键盘之间的切换,更加高效地进行系统管理和故障排查。

掌握常用windows操作命令可以提高我们工作效率,这样就不用在鼠标和键盘间来回切换了。以下命令可以通过徽标+R组合键调出“运行”框中输入

 

  1. netstat -nao| findstr 8080 查找使用8080端口的进程
  2. tasklist | findstr +进程号   查找进程号为*的进程
  3. taskkill  /pid /F 8080 强制删除进程号为8080的进程
  4. taskkill  /F /IM Sample.exe 第二条命令失效例如显示拒绝访问时,可尝试使用
  5. netsh http show servicestate 查看当前http服务程序详细信息(system.exe占用了80端口,但是通过该条命令可以看到80是被具体哪个进程占用)可参考Windows下80端口被进程System占用的解决方法 - 有梦就能实现 - 博客园
  6. inetcpl.cpl internet选项对话框
  7. sysdm.cpl  环境变量
  8. telnet  IP+端口 测试服务器地址为IP的某个端(服务)是否启动
  9. mstsc 远程桌面
  10. inetmgr IIS管理器
  11. taskmgr 任务管理器
  12. diskmgmt.msc 磁盘管理
  13. lusrmgr.msc   本机用户和组
  14. compmgmt.msc 计算机管理
  15. services.msc               查看服务
  16. taskschd.msc 任务计划程序
  17. rdpclip 远程桌面剪切板(当出现无法复制内容到远程桌面时候可以尝试先关闭该进程,然后运行中重启)
  18. ftp ip地址 命令行方式连接ftp服务器,如果不想安装客户端的话
  19. nslookup 查看本地DNS域名解析服务器设置

  20. ipconfig /flushdns 清空域名解析缓存

  21. msconfig  查看启动的服务或项目,常规启动程序

  22. 修改服务器密码可以使用: net user 用户名 密码

  23. “net start”(启动服务)和“net stop”(停止服务)命令,它的格式是“net start 服务名称”。服务名中有空格时,请加双引号。建议用net,不用sc。

  24. sc delete +服务名 删除服务

  25. msinfo32 查看系统信息包括系统版本、软硬件资源等信息

  26. mspaint 画图

  27. calc   计算器

  28. notepad 记事本

  29. resmon  资源监视器(包括TCP/UDP网络,磁盘等)

  30. arp -a 显示ip地址和物理地址映射

  31. osk 虚拟键盘(远程桌面包括ctrix云桌面有时会出现键盘失灵情况,此时调出该应用,会发现徽标键是黑色选中状态,点击一下就取消了选中)

  32. 快速打开当前文件夹路径的cmd,如下图。或者shift+鼠标右键

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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